针对一对多搜索模型下共享解密密钥缺乏细粒度访问控制且搜索结果缺乏正确性验证的问题，提出了一种基于区块链且支持验证的属性基搜索加密方案。通过对共享密钥采用密文策略属性加密机制，实现细粒度访问控制。结合以太坊区块链技术，解决半诚实且好奇的云服务器模型下返回搜索结果不正确的问题，在按需付费的云环境下，实现用户和云服务器之间服务-支付公平，使各方诚实地按照合约规则执行。另外，依据区块链的不可篡改性，保证云服务器得到服务费，用户得到正确的检索结果，而不需要额外验证，减少用户计算开销。安全性分析表明，所提方案满足自适应选择关键词语义安全，能很好地保护用户的隐私以及数据的安全。性能对比及实验结果表明，所提方案在安全索引产生、搜索令牌生成、检索效率以及交易数量方面有一定的优化，更加适用于智慧医疗等一对多搜索场景。

针对传统方法在对云存储的加密数据进行检索时效率不高的问题，提出了一种利用属性基加密（ABE）技术的安全数据检索方案。利用ABE提供丰富的索引词表达能力，从而确保数据安全性，通过平衡云服务提供商运行开销和其他用户参与基于云存储的信息检索服务，使用加密运算替代穷尽搜索，使得搜索过程与现存数据库管理系统机制更加兼容。分析结果表明，相比其他几种较新的方案，方案在访问控制和快速搜索中具有更好的性能，且能在数据检索过程中确保数据安全性和用户隐私，适合应用于具有大量数据的云存储系统。

理想格上的加密方案具有密钥尺寸小、加密效率高的优势，利用理想格环上带误差学习（R-LWE,ring learning with error）问题，构造一种可以保护用户属性隐私的属性基加密方案，支持灵活的访问策略，提供用户隐私保护，并且提高方案效率，缩短密钥尺寸。该方案通过采用半策略隐藏方式，保护用户的隐私，从而避免用户的敏感属性值泄露给其他任何第三方。另外，将扩展的Shamir门限秘密共享技术应用于构造方案的访问结构，从而实现用户属性的“与”“或”“门限”这3 种操作，具有更高的灵活性。经安全性分析证明，该方案在标准模型下满足自适应选择明文攻击安全。通过与其他方案的对比，该方案系统公钥、系统私钥、用户私钥长度以及密文长度都有所优化，在实际应用中更加有效。

密文策略的属性基加密方案是更接近实现访问控制系统的加密方案，基于c语言实现，亲测在linux上可用。

学习属性基加密时找到的的Java实现源码，cp-abe密文策略的属性基加密方案是更接近实现访问控制系统的加密方案。