针对相似度碰撞引发证据融合结果错误的问题，提出一种新的证据融合方法。首先，提取证据的焦元序列特征并将其转化为排序矩阵以弥补证据相似度易碰撞的不足；其次，联合证据的排序矩阵和信息熵完成对证据权重的确定；最后，生成归一化证据（MAE）并使用Dempster融合公式将MAE融合n-1次获得最终的结果。基于在线的鸢尾花数据集对证据平均融合方法、余弦相似度证据融合方法、证据距离融合方法和证据信誉度融合方法进行了花类型识别准确性的F-Score对比，上述四种方法的F-Score分别为0.84、0.88、0.88和0.88，而所提方法的F-Score为0.91。实验结果表明，所提方法的决策准确率更高，融合结果更加可靠，能为证据决策提供了有效的解决方案。
随着云计算技术的深入研究与应用，远程数据云存储的安全与隐私保护问题已成为企业和学术界共同关注的问题。传统数据加密方法虽然能部分解决上述的问题，但这些方法同时也给远程用户的查询和使用造成很多阻碍。针对这个问题，可查询加密技术提出了可行的一个解决方向，允许用户对远程存储的加密数据进行检索，因而也成为目前信息安全领域的一个研究热点。对公钥可查询加密中带有关键词检索的公钥加密(PEKS)的起源、背景及近年来研究成果进行综述，给出PEKS的形式化定义和安全性定义，详细论述PEKS中的安全信道依赖问题、查询功能改进等方面的研究成果，最后提出PEKS未来的发展趋势和理论研究中的热点及开放性问题。
