文章总结： 青岛大学葛新瑞副教授指导研究生杜珅在CCFA类期刊VLDBJ发表论文，提出PTSSP隐私保护空间关键词查询方案。该方案通过优先级匹配机制和增强型非对称标量内积加密算法，解决传统关键词匹配机制过于严格的问题，在密文状态下实现高效Top-k检索。实验表明方案在查询效率和通信开销上优于主流方案，并能抵御IND-CPA攻击。 综合评分： 87 文章分类： 数据安全,应用安全,技术标准,隐私保护,学术研究

青岛大学葛新瑞副教授指导研究生杜珅在CCF A类期刊VLDBJ发表论文

信息网络安全杂志

2026年5月14日 17:01 上海

在小说阅读器读本章

去阅读

近日，青岛大学计算机科学技术学院网络空间安全专业研究生杜珅作为第一作者撰写的学术论文被数据挖掘领域CCF A类国际期刊《The International Journal on Very Large Data Bases》（The VLDB Journal）录用。

论文题目：

PTSSP:privacy-preserving top-k spatial keyword similarity query with priority matching

第一作者：杜珅

指导老师和通信作者：葛新瑞

隐私保护的空间关键词查询旨在密文状态下，检索同时满足空间范围约束和关键词约束的空间对象。但在实际应用中，该类查询常常受到关键词匹配机制过于严格的限制：传统方法通常要求空间对象必须同时包含所有查询关键词，一旦查询范围内不存在完全满足文本约束的对象，系统便只能返回空结果，从而影响查询的可用性与用户体验。此外，这类查询往往忽略了用户对结果质量的个性化偏好，即获取“高评分”、“高质量”或“热门”的结果。针对该问题，本文提出PTSSP方案，引入了优先级匹配机制，通过将关键词权重转化为向量，即使在密文状态下也能计算出“优先级分数”，确保返回查询范围内关键词相似度达标且权重最高的Top-k个结果。为了实现轻量化的相似度比较，本文采用增强型非对称标量内积加密算法，支持在密文矩阵上直接进行内积运算以衡量关键词相似度。此外，本文构建了基于Geohash编码和R-tree的树状索引结构，将地理位置与文本特征深度融合，使云服务器能通过该索引快速剪枝不符合空间范围或关键词约束的节点，极大地提升了大规模数据集下的检索速度。安全性分析证明，该方案能够抵御不可区分的选择明文攻击（IND-CPA）。在真实数据集上的实验结果表明，本方案在查询效率上优于对比的主流方案，且在不同网络带宽环境下均表现出更低的通信延迟与开销。

葛新瑞个人信息主页：https://cst.qdu.edu.cn/info/1072/9024.htm

来源：青大计算机视界

推荐阅读

保研、毕业答辩、评奖学金都能用！部分高校网安学院开始“认”开源贡献了

AI查重系统频“误判”，学生何时能自证清白？中山大学、东南大学网安学者揭露检测系统技术困局与出路

用AI“写”论文算作弊吗？中山大学、东南大学、兰州大学网安学院导师拆解“真创新”

让论文“跑”起来！如何用开源项目“喂”出实战型网安人才？华中科技大学、西安电子科技大学、重庆邮电大学联手揭秘

信息网络安全

《信息网络安全》创刊于2001年，是由公安部主管，公安部第三研究所、中国计算机学会主办，面向国内外公开发行的国内首批信息安全类期刊之一，于2015年成为中国科技核心期刊，2017年成为中国科学引文数据库来源期刊，2018年成为中文核心期刊，2022年入选CCF计算领域高质量科技期刊分级目录。

中文核心期刊

中国科技核心期刊

中国科学引文数据库来源期刊

CCF计算领域高质量科技期刊

我们在不断努力和完善中，期待您的关注和支持！

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：信息网络安全杂志 《青岛大学葛新瑞副教授指导研究生杜珅在CCF A类期刊VLDBJ发表论文》