该论文展示了一种针对 SQLite 数据库的缓存侧信道攻击，能够从噪声体积数据中重建数据库内容。攻击采用 Flush+Reload 方法，通过监控缓存命中与缺失，推断出数据库上范围查询的近似体积（即查询返回的记录数）。这些体积数据带有噪声，但论文提出了若干算法来克服噪声并精确重建数据库。核心算法包括：一种噪声容忍的团查找算法，用于从部分噪声体积中识别一致的查询集合；一种“匹配与扩展”算法，用于推断团中缺失的体积；以及一个利用最近向量问题（CVP）求解器的噪声减少步骤，进一步提升重建准确性。实验在个人笔记本电脑上进行，针对规模达 100,000 条记录、属性范围大小为 12 的数据库，重建误差低至 0.11%，耗时不到 12 小时。攻击的时间复杂度随查询属性范围大小快速增长，但能很好地扩展到大数据库。研究揭示了侧信道泄漏在数据库安全中的严重威胁，并提供了实际可行的重建方法。