本文提出Cloak，一种新型的 oblivious 存储系统，旨在解决传统 ORAM（Oblivious Random Access Machine）在真实场景中部署效率低下的问题。ORAM 通过隐藏用户对云端数据的访问模式来防止侧信道攻击，但其高昂的通信开销（通常比非保护基线高数十倍）阻碍了实际应用。Cloak的核心创新在于利用真实工作负载中普遍存在的时间局部性——即最近被访问的数据更可能被再次访问——来显著提升性能。具体而言，Cloak 让服务器流量遵循一种固定的“近期偏置”模式，即访问概率随数据被访问的时间衰减，然后将真实查询尽量填充进这种预定义的流量模式中。当工作负载表现出时间局部性时，真实查询与流量模式高度匹配，从而大幅降低额外开销。实验表明，对于 Netflix 点击流和以太坊交易轨迹这两种具有强时间局部性的数据集，在单台机器上 Cloak 分别实现了每秒 165,000 次和 157,000 次操作，开销仅约为非 oblivious 未加密基线的 1.1 倍。重要的是，这种启发式优化仅影响性能，不影响安全性——Cloak 的 oblivious 性质依赖于其所遵循的固定流量模式，而非查询的真实分布。因此，即使攻击者观察到模式化的流量，也无法从中推断出实际访问模式。本文的主要贡献在于：1) 识别并利用了时间局部性这一真实工作负载的简单属性来优化 ORAM；2) 证明了在特定条件下，启发式 oblivious 方案可以接近非 oblivious 系统的性能；3) 通过在大规模真实轨迹上的实验验证了 Cloak 的高吞吐量和低开销。本文对于研究安全存储和隐私保护的学者、以及寻求在云环境中部署高安全存储系统的工程师具有重要参考价值。