（通讯员彭延国）西电计算机科学与技术学院数据库团队长期致力于大数据安全与隐私保护、区块链技术等数据库领域的探索与研究。近期，该团队的代表性成果分别在IEEE Transactionson on Computers (CCF A类，I类贡献度)、IEEE Transactions on Services Computing (CCF A类，I类贡献度) 和IEEE Internet of Things Journal（I类贡献度）刊物上发表。第一作者分别是团队博士生骨干成员。

博士生王玉超突破了区块链数据管理的关键技术。该成果针对目前区块链系统由于缺乏SQL支持导致其在线分析处理（OLAP）性能较差的问题，他提出了一种新颖的支持SQL的分析型区块链框架，该方案对链上数据进行了关系重组，以支持完整的SQL执行，并设计了一个关系版本方案，以确保事务的原子性和一致性。该方案显著提升了区块链的在线分析处理能力，同时保证了区块链数据应该满足的一系列安全特性。实验结果证明了在典型的OLAPTPC-H基准上，aChain和MySQL（在集群和非集群模型中）的性能处于同一水平。“aChain: A SQL-empowered Analytical Blockchain as a Database”发表在IEEE Transactions on Computers (CCF A类，I类贡献度，创刊于1968年)刊物上。（线上发表：doi: 10.1109/TC.2023.3287036）

图1. aChain框架图

博士生吕桢设计了一个面向海量空间-文本数据的安全范围查询方案。该成果针对目前云端加密数据的位置-关键词查询面临的隐私泄露以及查询效率低下等问题进行研究。文章基于数据的位置划分建立新型KD索引树结构，结合关键词的倒排索引技术设计了一种混合索引机制，实现了云端数据的高效过滤，在安全索引的基础上，利用客户端少量的存储和计算资源构建了一个具体的RASK方案。在此基础上，将建立的索引树结构虚拟化，构建了RASK+，将存储负担从客户端迁移到公共云。并从理论上证明了这两种方案满足IND-CKA2安全。与相关领域的最新的解决方案（如 SKSE、LSKQ 等）相比，这两种方案都能将响应时间显著缩短约50%-80%，云端存储开销减少了约0.5-2个数量级。“RASK: Range spatial keyword queries on massive encrypted geo-textual data”发表在IEEE Transactions on Services Computing (CCF A类，I类贡献度) 刊物上。（线上发表：doi: 10.1109/TSC.2023.3289654）

图2. RASK带关键词约束的安全范围查询框架

博士生马文杰的主要研究方向为云端数据的可验证安全检索。所获得成果针对目前云端地理数据在范围查询时面临的数据泄露风险以及查询结果的完整性验证问题，她提出了一种轻量级可验证范围查询方案，利用位置敏感哈希（LSH）函数划分原始数据集，并在客户端和云端分别构建了轻量级索引PKD树和二叉平衡树来加快查询效率，采用键值哈希函数为子集生成验证标签用于查询结果的完整性验证。形式化安全分析表明，VeriRange能够保证数据、查询和结果的隐私性。通过在真实数据集和合成数据集上进行多次实验得出，VeriRange的查询和验证时间几乎比最先进方案快2-3个数量级。“VeriRange: A Verifiable Range Query Model on Encrypted Geographic Data for loT Environment”发表在IEEE Internet of Things Journal (I类贡献度) 刊物上。（线上发表：doi: 10.1109/JIOT.2023.3294589）

图3. VeriRange可验证范围查询系统框架

彭延国副教授为上述成果的通讯作者，在灵感来源、实验仿真指导、写作等方面进行了深入指导。同时，上述工作也是团队与福州大学刘西蒙教授深度合作的成果。