本文（arXiv，cs.IT / cs.NI / eess.SP，作者 Mohamed Nomeir、Shreya Meel、Sennur Ulukus）研究图结构存储系统中「任意隐私需求」下的私有信息检索（PIR）问题。研究动机来自三重现实约束：服务器存储容量有限、消息（数据）规模庞大、以及不同数据具有异构的隐私敏感级别。经典 PIR 假设用户需要向所有服务器隐藏所请求的消息索引；新近提出的 LPIR（local PIR）则把隐私集缩小为恰好存储该消息的服务器集合。本文提出更一般的统一框架：每条消息只需相对一个预先指定的服务器子集保持检索隐私，且该子集必须包含实际存储该消息的服务器；等价地，每台服务器关联一个「隐私集」，预先规定哪些消息索引在从该服务器检索时必须保密。当每台服务器的隐私集包含全部消息索引时退化为经典 PIR，当隐私集恰为该服务器所存消息索引集合时即为 LPIR，因此该模型是二者的推广与桥梁。作者首先推导一般图在上述隐私需求下 PIR 容量的通用下界与上界，这些界同时捕捉 LPIR 与经典 PIR 的本质特征；随后聚焦路径存储图与环形（循环）存储图，在若干更细粒度的隐私设定下给出部分情形的精确容量结果，其余情形给出上下界——这两类图度数低，便于深入理解新的隐私公式化并容纳比其它简单图更丰富的隐私需求配置。最后，作者提出一种新的「金字塔存储图」用于建模服务器存储：该图此前未在任何 PIR 语境中被研究过，但在消息存储与副本复制模式上具有良好的对称结构，为后续容量分析提供了新的研究对象。整体属信息论与编码方向的纯理论工作，不涉及具体协议实现或攻击面。

该论文研究分布式存储系统中的异步可验证信息分散（AVID）协议。分布式存储系统需要保证客户端在存在故障（包括拜占庭故障）的情况下仍能可靠且一致地写入和读取数据。现有AVID协议在拜占庭设置下已实现最优的空间复杂度（存储）和通信复杂度（数据检索），但数据分散和节点恢复这两个关键操作的效率尚未得到足够关注。为此，论文提出了一种高效的AVID协议，同时降低了分散、存储、检索和恢复四个方面的复杂度。协议的核心是一种新颖的二维矩阵数据编码机制，以及一种定制的分散（dispersal）算法。该协议在保持检索通信复杂度最优的同时，显著改善了恢复阶段的通信复杂度（相对现有技术水平）。论文还描述了如何对该协议进行修改，以进一步降低空间复杂度和分散通信复杂度，但代价是检索和恢复的通信复杂度会相应增加。由于所提出的协议在所有考虑的指标之间取得了平衡，因此适用于广泛的真实世界使用场景。本文面向分布式系统、容错计算和区块链底层存储等领域的研究人员与工程师，有助于理解异步拜占庭容错存储协议的最新进展及复杂度权衡。

该论文研究了在网络中安全存储秘密信息的问题，提出了一个分布式秘密存储的正式框架，并探讨了在技术系统和社会系统中的潜在应用。核心问题是如何平衡两个竞争性需求：在网络退化过程中的生存能力，以及对抗敌对妥协的抵抗能力。作者将问题形式化为一个鲁棒性函数的优化问题。首先，推导了生存能力的精确表示，该表示基于最小信息承载子图（MICS），它提供了与存储信息重建事件相关的约简描述。然后，利用该表示构造了半局部优化方法，这些方法的动态过程不需要全局网络结构知识。最后，证明了在一个极限情况下，鲁棒性函数可以自然映射到有效的自旋哈密顿量。主要贡献包括：提出了一个统一的数学框架；给出了生存能力的解析表达；开发了半局部优化算法；揭示了与统计物理的深层联系。适合对网络安全性、分布式系统、信息物理系统以及统计物理交叉领域感兴趣的读者。

该论文提出了Treebeard，一个可扩展且具有容错能力的无意识随机访问存储器（ORAM）数据存储系统。ORAM技术能够隐藏客户端对远程存储的访问模式，但现有方案大多为单服务器设计，存在性能瓶颈和单点故障问题。Treebeard将ORAM状态分布到多台服务器上，并通过一致性协议保持状态同步，从而在保证隐私的同时实现线性扩展和故障恢复。系统支持跨客户端的ORAM状态共享，允许多个客户端并发访问而不会泄露彼此访问模式。实验表明，Treebeard在微基准测试和实际工作负载下，吞吐量较现有基准（如基于单服务器ORAM的ObliviousStore和标准键值存储Redis）提升了数倍至一个数量级。论文详细描述了系统架构、一致性协议、故障恢复机制以及性能评估结果。