基於位置的信息檢索是移動社交網絡中最基礎的服務之用戶通過向網絡服務器提交自己的位置，來檢索與該位置相關的信息。隨著信息產業的發展，這些位置相關的信息已成為服務提供商的無形資產，故而保護它們防止用戶惡意攫取也成為重要的問題。一個流行的例子是用於分享各類安全和非安全（例如有釣魚風險）的Wi-Fi熱點共享數據庫。
用戶可以通過提交自己的位置獲取附近的該類Wi-Fi熱點信息。可是考慮到上述數據隱私的問題，不能僅僅為了保護用戶位置隱私而將整個數據庫保存在客戶端。近期，該團隊集中研究了可以同時保護用戶位置隱私和數據庫隱私的零知識檢索算法，即用戶無法獲取除查詢結果外的任何數據，而服務器亦無法得知用戶的查詢內容：鑑於過去密碼學所提出的技術6m由於代價過高而無法直接應用於海量數據，該團隊整合最新的同態加密（homomorphic encryption）和有條件不經意傳輸（conditional oblivious transfer）並提出了一種基於樹形索引的不經意遍歷框架，包括索引、剪枝、預計算等，解決了鍵值存儲下海量數據查詢中的雙向隱私保護問題。實驗證明，與直接應用密碼學技術相比，此方法將原本線性的時間和傳輸複雜度壓縮到對數級，從而使得在大數據時代下保護雙向隱私成為可能。
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