（通讯员：叶子恺 高珊）近日，西电网信院马建峰教授团队最新研究成果“OBIR-tree: An Efficient Oblivious Index for Spatial Keyword Queries on Secure Enclaves”被ACM SIGMOD 2025国际学术会议全文收录。

ACM SIGMOD数据管理国际大会（ACM SIGMOD International Conference on Management of Data）是国际计算机界公认在数据管理领域具有最高学术地位的会议，在中国计算机学会（CCF）推荐的“数据库/数据挖掘/内容检索”领域的A类学术会议中排名第一，所收录的论文代表了行业内最高水平。SIGMOD由美国计算机协会（ACM）数据管理专业委员会发起，始于1975年，论文审稿极其严格，采用双盲审稿制度。本届SIGMOD会议于2025年6月22日—27日在德国柏林举行。

这篇论文的第一作者为2023级研究生叶子恺和王祥宇副教授，合作者包括2021级本科生刘泽森和西北工业大学朱丹副教授，通讯作者为马建峰教授。

随着移动设备的发展和移动互联网的普及，空间文本数据的采集和应用日益普遍，空间文本查询服务在位置导航、社交网络、基于位置的兴趣推荐系统中广泛应用。然而，如何在开放云环境中提供安全的空间文本查询服务一直是一个挑战。数据加密是保护数据安全最直接有效的方法，然而现有密文空间文本查询方案为了保证效率泄露了搜索模式、访问模式、卷模式等查询关联信息，极易遭受泄露利用攻击。攻击者可以通过观察密文查询过程和结果直接推断出数据和查询明文，危害用户的个人隐私和企业的数据安全。尽管密文检索和加密数据库技术已有20多年的发展历程，至今仍未有针对空间文本查询的高效无泄露密文索引结构。

针对上述问题，本文提出了首个面向空间文本查询的不经意（可证明隐藏搜索模型、访问模型和卷模式）索引结构OBIR树，用以支持加密数据的不经意top-k空间文本查询。OBIR树是根据经典明文空间文本索引IR树和不经意数据结构PathORAM定制构造的紧凑空间文本索引，可以在不泄露任何有用信息的前提下实现亚线性搜索复杂度。此外，本文还提出了优化OBIR树查询延迟的扩展设计：（1）将OBIR树与硬件安全飞地（例如Intel SGX）相结合，将客户端－服务器交互降为单轮；（2）构建真实/虚拟块树（RDT）以降低飞地内不经意操作的计算成本。经过严格的测试评估，OBIR树在不泄露任何查询隐私的前提下支持百万级数据的十毫秒级查询，相比最先进的基线，查询速度提升了25-743倍。

系统模型

OBIR树结构示意图

本文是课题组多模态加密数据库研究的阶段性成果，向外界充分展示了西安电子科技大学在加密数据库领域的最新研究成果，标志着西安电子科技大学在该领域的研究得到了国际同行的进一步认可。