针对现有云存储环境下多关键字密文搜索方法效率较低、缺乏自适应能力的问题，提出一种基于改进质量层次聚类的加密云数据多关键字排序搜索（MRSE-IQHC）方法。首先，采用词频-逆向文件频率（TF-IDF）方法和向量空间模型（VSM）构建文件向量；然后，提出一种改进质量层次聚类（IQHC）算法对文件向量聚类，构建文件索引和聚类索引；其次，采用K最近邻（KNN）查询算法对索引加密；最后，采用用户自定义关键字权值的方法构建搜索请求并在密文状态下搜索出前 k个最相关的文件。实验结果表明，该方法与加密的云数据多关键字排序搜索（MRSE）方法以及基于层次聚类索引的加密数据多关键字排序搜索（MRSE-HCI）方法相比，在相同的搜索文件数量、返回文件数量、搜索关键字数量条件下搜索时间平均缩短了44.3%和34.2%、32.4%和13.2%、36.9%和19.4%，准确率提升了10.8%和8.6%。所提方法在云存储环境下的多关键字密文搜索中具有较高的搜索效率和准确性。

由于嵌入式安全关键系统自身的特点和应用环境的特殊性，导致了设计嵌入式安全关键应用比一般的嵌入式实时应用要困难得多。在分析传统嵌入式实时中间件技术应用于嵌入式安全关键系统不足的基础上，提出了一种新的自适应安全关键中间件(ASCM)的设计方法，并对相应的体系结构和关键技术进行了讨论。另外，针对嵌入式安全关键系统运行环境的特殊性，重点讨论了一种端到端的自适应服务质量(QoS)管理机制。