摘要：多用户可搜索加密（MSE）允许用户以一种方式加密其文件，以使这些文件可以被该用户授权的其他用户搜索。 MSE最直接的应用是云存储，它使用户能够安全地将其文件外包给不受信任的云存储提供商，而不会牺牲共享和搜索它的能力。 任何实用的MSE方案都应满足以下属性：简洁的索引，次线性搜索时间，数据隐藏和活检门隐藏的安全性以及有效授权或撤消用户搜索文件的能力。 不幸的是，没有MSE方案可以同时实现所有这些特性。 这严重影响了MSE的实用价值，并阻止了它在具体的云存储系统中部署。 为了解决此问题，我们提出了第一种MSE方案，以满足上述所有特性。 我们的方案可以使用户授权其他用户搜索加密形式的关键字子集。 我们使用Type-3的非对称双线性映射组和关键字授权二进制树（KABtree）来构造此方案，以实现更好的性能。 我们实施我们的计划并进行性能评估，证明我们的计划非常有效并且可以部署。

Pyfhel：PY马拉松F或H omomorphicËncryption大号ibraries。 版本：[ v2.3.1 ] 状态：稳定 描述：允许在整数的整数|向量上进行加，减，乘，标乘积。 该库充当最高级的C ++ HE库的优化Python API。 语言：C ++ 17之上的Python（3.5+）和Cython。 操作系统：Windows（在MSVC2017 ， MSVC2019和gcc6 for WSL上进行了测试）和Linux（在gcc6进行了测试）。 不支持MacOS。 :warning: 必需：Python必须已经用C ++ 17编译： g++>=6 | MSVC 2017+ :warning: Docs ：目前，仅记录了API []。 实例被大量评论。 依赖关系：有两种可能的后端（均与Pyfhel一起提供），C ++中的HE库： （默认无外部依赖项）。 （无外部依赖项） WI

高效加密数据搜索 这项研究通过提出一种有效的加密数据搜索（EnDAS）方案作为移动云服务来解决传统搜索系统面临的问题。 该创新方案使用了轻量级的陷门（加密关键字）压缩方法，该方法通过减小陷门的大小来提高流量效率，从而优化了数据通信过程。 在这项研究中，我们还提出了两种用于文档搜索的优化方法，称为Trapdoor映射表（TMT）模块和有序串行二进制搜索（RSBS）算法，以加快搜索时间。