Manipulation Attacks in Local Differential Privacy

有史以來讀過的最艱難的一篇論文，截至目前仍未完全明白，該論文十分具有創新性，揭示了LDP的巨大缺陷，并通過數學分析給予了詳細證明

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概要： 文章提出 針對非交互式的 本地的差分隱私機制十分容易受到manipulate attack
當 隱私預算較低、 或輸入域較大時，manipulate 攻擊可以通過僅通過控制一小部分用戶，即可對結果造成很大的影響

且現有的LDP協議在易受manipulation attack 方面差異很大

1. Introduction

文章指出，manipulation attacks 對于任何的非交互式本地差分隱私機制，都有著更高程度的攻擊性

• 其他算法雖然同樣可以被manipulate 但其攻擊性均無在非交互式的差分隱私機制上大
• 該非交互式本地差分隱私機制，對任意場景的問題均適用，如：均值計算、頻率估計、發現頻繁項、數據分布規律估計
• 在非交互式本地差分隱私機制中，對message 進行投毒， 比對用戶數據本身進行投毒來的危害更大

總結

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