论文《Efficient and Secure Range Counting over Distributed Geographic Data with Query Range Protection》解决了分布式地理数据中范围计数查询的隐私保护问题。现有方案要么泄露查询范围，要么因使用昂贵的安全比较操作导致效率低下，且大多假设数据不重叠，导致重叠场景下误差巨大。本文提出PPRC协议，同时满足隐私、效率和准确性要求。主要技术贡献包括：1）私有范围谓词（PRP）技术，将范围评估转化为加密成员测试，用高效的安全乘法替代昂贵的比较操作，从而保护查询范围；2）遗忘线性计数（OLC）聚合方案，仅使用轻量级密码操作安全聚合重叠数据组织的部分结果，不泄露最终计数以外的任何信息。理论分析和实验表明，PPRC相比基线协议误差最多减少55倍，速度提升最多37倍。该工作适用于多机构间的地理数据联合分析场景，如灾害响应、人口统计等，为实际部署提供了可行性。