随着数据的大量积累以及数据分析技术的成熟,数据成为业务运营和程序应用的核心。Forrester公司的一项研究表明,企业存储需求每年增长52%。云计算为大规模的数据存储与数据计算提供了一种便捷的解决方案。数据拥有者通过将数据以及计算外包给云服务提供商,向用户提供集中,高效的查询检索服务,从而减小自身由于维护,存储数据所带来的高昂的成本。然而,考虑到数据隐私保护,数据拥有者不会将敏感的数据以明文的形式外包给云服务提供商(例如,财务数据与医疗数据)。这就是“EDO”问题(Encrypted Data Outsourcing)。目前,针对该问题,研究者们所提出的解决方案几乎都是只适用于单一数据拥有者外包数据的情形。然而,随着数据商业价值的突显,数据共享的需求也在显著地增加。“开放数据计划”允许多个数据拥有者之间共享彼此的数据信息,以期使各自能够从数据中获取更多价值,从而进一步地提高用户体验。但是,由于数据的敏感性以及其所具有的商业价值,任意两个组织机构之间难以建立牢固的信任关系,从而无法安全地共享彼此的数据。为了解决这一问题,本文提出了一种安全的字符串模式匹配查询处理框架,支持不同数据拥有者之间安全地共享彼此的数据。本文的主要工作包括:(1)本文提出了安全的字符串模式匹配查询处理框架,支持保护数据隐私安全、查询条件隐私安全,以及查询结果隐私安全。在该查询框架中,本文设计了一种安全高效的查询索引结构S2PAStree(Secure String PAttern Serach tree)。基于S2PAStree,本文提出了具有对数级时间复杂度的匹配查询算法。(2)本文提出了安全的索引构建协议,包括安全的簇相似度计算协议,安全的布隆过滤器合并协议,用来支持多个数据拥有者联合构建S2PAStree,从而实现数据的安全共享。本文给出详细的协议安全性分析,证明协议的严格执行将保障数据的隐私安全,数据模式的隐私安全,以及索引结构的隐私安全。