从提供的文档信息中，可以提取如下知识点：
1. 区块链技术：区块链是一种分布式数据库，其特点包括去中心化、透明性、不可篡改和可追溯性。它最初作为比特币的底层技术而被广泛关注，但其应用场景已经扩展到金融以外的众多领域，如供应链管理、医疗、版权保护等。区块链技术通过链式结构存储数据，通过密码学保障数据安全，并利用共识机制确保网络中所有参与者对数据的一致性。
2. 云存储安全：随着云计算技术的发展，越来越多的个人和企业选择将数据存储于云端。然而，数据安全成为云存储面临的主要问题之一。传统云存储服务通常由第三方提供，用户对其数据的安全性和隐私性难以完全掌控。因此，对云存储中的数据进行加密，保证数据在存储和传输过程中的安全性，是非常必要的。
3. B+树索引结构：B+树是一种广泛使用的树形结构数据索引方式，是B树的一种变种，特别适合用于磁盘存储。它能够有效地组织大量数据，并支持快速的查找、顺序访问、插入和删除操作。在数据库系统中，B+树被广泛用作索引结构，以提高查询效率。
4. 密文排序搜索：密文排序搜索是指在加密数据上实现有效的排序和搜索。这涉及到对加密后的数据进行排序，并允许用户根据关键词或属性进行搜索，即使这些数据在存储时是加密状态。实现这一目标通常需要特定的加密算法和数据结构。
5. 可搜索加密方案：可搜索加密是一种加密形式，允许用户对加密数据进行搜索，而不需要在搜索前对数据进行解密。这为保护数据隐私提供了更强的安全保障。可搜索加密方案通常包括密钥生成、加密、索引构建和查询处理等多个步骤。
6. TF-IDF算法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是信息检索与文本挖掘中常用的加权技术。在多关键词查询结果排序中，TF-IDF算法根据关键词在文档中出现的频率（TF）和关键词在语料库中出现的频率的倒数（IDF）计算出每个关键词的权重，以此来评估一个词在一篇文档中的重要性。
7. 随机预言机模型：随机预言机模型是一种理论上的计算模型，用于在密码学中证明加密方案的安全性。通过该模型，可以对加密方案的适应性不可区分性进行分析，即在不知道解密密钥的情况下，区分加密数据和随机数据是不可行的。
8. 效率对比分析：在提出新的技术方案或改进现有的技术方案时，需要对比分析其与现有方案之间的性能，以证明新方案的优势。效率对比分析通常关注执行速度、存储空间、计算成本等关键性能指标。
9. 向量空间模型：向量空间模型是一种用于文本检索的模型，通过将文本转化为向量空间中的点来表示文本内容。该模型简化了文本的复杂性，并且能够支持高效的文本检索和相似性度量。
10. 文献引用和基金支持：文中提及的文献引用和基金项目支持表明了学术研究的严谨性和专业性。国家自然科学基金和地方杰出青年项目等科研资助项目，是支持科研工作者进行深入研究和创新的重要来源。
通过以上的知识点，可以看出文档重点介绍了如何在区块链环境下利用B+树的索引结构、向量空间模型和TF-IDF算法，解决云存储的不可信和密文检索效率低的问题，同时保持了数据的加密性和安全性。
