随着信息技术的飞速发展,云计算已成为工业界和学术界的热门研究领域。作为一种新的计算范式,云计算通过外包的方式将庞大的存储和计算资源提供给资源受限的用户,大大减低了资源受限的用户对软件开发和硬件维护的成本。尽管云计算具有诸多优点,但数据安全成为阻碍云计算技术广泛应用的主要障碍之一。为了保护用户敏感数据的安全,必须在数据上传到云服务器之前对其进行加密。然而,在密文环境下,如何实现高效的关键词检索是一个重要且有挑战性的问题。可搜索加密技术(Searchable Encryption,SE)能够直接在密文数据上执行高效的关键词检索,同时保证数据的机密性。作为可搜索加密的一个重要分支,多维度关键词检索方案关键词集合被划分成若干个不同的维度,通过不同维度关键词的组合查询来实现复杂的数据检索方式,已被广泛应用于电子医疗数据快速检索等场景。尽管现有多维度关键词检索方案支持多种数据检索模式,如范围查询、子集查询等,然而在效率和安全性方面仍然存在不足之处:1.在多维度关键词检索方案中,用户检索关键词陷门采用确定性生成方式,这就导致服务器可以对关键词进行统计分析,从而获取关键词隐私信息;2.在动态多维度关键词检索方案中,现有的多维度关键词搜索方案仅实现了线性的搜索复杂度,在系统初始化、查询陷门生成及数据检索等阶段效率较差,难以满足大规模数据快速检索应用需求;3.现有的多维度关键词检索方案均不支持检索结果的可验证性,即用户无法判断服务器返回的检索结果的正确性和完整性。本论文围绕云环境下多维度关键词检索面临的关键问题展开具体研究,包括:(1)如何设计支持查询方式灵活多样多维度关键词检索方案;(2)如何设计支持数据动态更新的多维度关键词检索方案;(3)如何设计结果可验证的多维度关键词检索方案。具体来讲,本论文的主要贡献可以总结为以下三个方面:1.我们提出了一个支持灵活查询方式的多维度关键词检索方案。该方案能够支持各个维度关键词的等值查询、子集查询和范围查询等检索方式。此外,通过采用属性分层矢量表示方法降低了数据索引矢量长度,提高了方案搜索效率;同时,在索引及陷门生成过程中引入随机化技术并将进行非线性划分,实现了关键词陷门的不可区分性,保证了查询关键词隐私性。我们提出的方案在密钥生成、索引建立和数据查询等过程中均具有较低计算开销,更加适用于大规模数据检索场景。(第三章)2.我们提出了一个亚线性的并且支持数据动态更新的多维度关键词检索方案。通过更新索引树中节点的方式实现了文档的删除和插入操作,解决了以往亚线性的多维度的关键词检索方案不能实现动态更新的问题。此外,我们提出了一种基于多属性树的新型索引结构,实现了亚线性的搜索复杂度。实验和理论分析表明我们所提出的方案在初始化、陷门生成、查询等方面具有更好的效率优势。(第四章)3.我们提出了支持检索结果可验证的多维度关键词检索方案。通过引入半可信第三方来协助完成用户密钥生成、授权查询、用户细粒度检索权限授权等操作,使得数据拥有者离线时也可完成检索。此外,我们利用对偶正交基构建检索索引和陷门,而双系统加密技术的使用使得我们的方案在选择明文攻击下满足适应性索引隐藏和适应性查询隐藏等性质,同时支持搜索结果的正确性验证。(第五章)