该论文提出 Hermes，一种新型混合可搜索加密（HSE）方案，旨在解决现有 HSE 设计中存在的安全漏洞（如字典攻击和注入攻击），同时保持低搜索复杂度和高用户效率。Hermes 支持多写者加密搜索功能，提供前向隐私和对字典攻击的抵抗力。为此，作者开发了新的身份基加密方案，具有隐藏身份和密钥聚合属性，这本身可能具有独立的研究价值。此外，论文设计了新颖的分区和 epoch 编码技术，以最小化搜索复杂度并降低维护前向隐私的用户开销。实验表明，在商用硬件上，Hermes 的搜索速度比现有最优 HSE 方案快一到两个数量级，同时提供更强的安全保证。该研究适合密码学、数据库安全及隐私保护领域的研究人员和开发者阅读。

本文提出了一种针对高效可部署、高效可搜索加密（ESE）方案的泄漏滥用攻击（LEAP）。可搜索加密允许用户对加密数据进行关键词搜索，但在实际部署中，搜索模式（如哪些关键词被搜索、搜索频率）会泄露给服务器。已有的泄漏滥用攻击通常假设攻击者拥有完整的背景知识（如完整的数据集或查询分布），但在实际中攻击者往往只能获得部分数据。本文针对更现实的场景——攻击者仅拥有部分已知数据集——设计了一种新的攻击方法。LEAP攻击利用部分已知数据来推断未加密文档的内容，甚至恢复整个查询关键词。作者通过理论分析和实验验证，证明了即使在部分知识条件下，攻击仍能有效恢复敏感信息。该工作揭示了当前ESE方案在部分知识泄漏下的脆弱性，对安全社区在设计更安全的可搜索加密方案具有重要意义。

本文针对可搜索加密（Searchable Encryption, SE）方案中存在的隐私泄露问题，提出了一种名为“泄漏反转”（Leakage Inversion）的量化评估方法。可搜索加密允许用户对加密数据进行关键字搜索，但为了效率，方案通常会泄露一些额外信息（如访问模式、搜索模式等），这些泄露可能被对手利用来重建查询或文档内容。现有的安全模型通常基于“泄漏函数”来刻画泄露，但缺乏对实际隐私风险的精确量化。本文作者引入了一种新的框架，通过从泄漏中反向推断出原始数据或查询的可能性，从而衡量隐私损失。具体而言，他们定义了“泄漏反转难度”指标，并基于信息论和概率分析，给出了不同泄漏函数下隐私泄露的理论界。实验上，通过在真实数据集（如电子邮件数据库）上模拟攻击，验证了该框架的有效性。主要贡献包括：（1）形式化定义泄漏反转问题；（2）提出了通用的量化隐私的方法，适用于多种SE方案；（3）提供了理论和实验证据，表明即使看似微小的泄漏也可能导致严重的隐私风险。该工作有助于安全从业者理解不同SE方案的实际隐私保护水平，并为设计更安全的加密搜索系统提供指导。

本文聚焦于动态对称可搜索加密（DSSE）中的隐私保护问题。在DSSE中，前向隐私确保过去的搜索查询无法与未来的更新关联，而向后隐私则保证后续的搜索查询无法与过去已删除的文档关联。现有方案在实现Type-II向后隐私时通常需要交互式协议或可信执行环境，实用性受限。为此，作者提出了一种新的密码学原语——对称可撤销加密（Symmetric Revocable Encryption, SRE），并基于该原语构建了一个通用的前向与向后隐私保护的DSSE方案。该方案是首个不依赖可信执行环境的实用非交互式Type-II向后隐私DSSE方案。SRE通过简洁的密码学组件进行模块化构造，并实例化为轻量级对称原语。实验对比了当前最高效的Type-II向后隐私方案（Demertzis等，NDSS 2020），在典型网络环境下，本文方案的搜索性能提升2-11倍。该工作为可搜索加密在实际部署中提供了更优的隐私与效率权衡。