近日，2019级博士生王缵（导师丁晓锋副教授）的论文“Efficient Secure and Verifiable Location-Based Skyline Queries over Encrypted Data”被第48届超大型数据库国际会议（The 48th International Conference on Very Large Databases，VLDB 2022）录用。
在云服务器上，针对加密数据进行大规模Skyline查询是一项重要挑战。由于密文计算的开销，其查询效率严重影响应用落地。此外，由于云服务器上的各种资源是不可信的甚至是带有恶意性的，所以保证数据安全性和结果可靠性也是亟待解决的主要问题。当前，很少的工作可以同时保证查询效率、数据机密性和结果可靠性。为此，该论文研究了支持隐私保护和可验证的位置Skyline查询（Secure and Verifiable Location-based Skyline Queries, SVLSQ）方法。该方法保护了数据集、查询点、结果和访问模式的隐私。同时，它可以验证Skyline结果的正确性和完整性，并有效地降低了验证对象的存储开销。性能评估的实验结果表明，SVLSQ在查询方面比现有方法提升了至少3个数量级，在验证方面也是非常高效的。
VLDB与另外两个会议SIGMOD、ICDE并称为数据库领域的三大顶级会议，在数据库领域具有举足轻重的地位。
（通讯员：王缵）
