[IEEE TKDE 2026, IF 10.4]祝贺李昕宇等同学论文被计算机数据管理领域顶刊IEEE TKDE (CCF A类) 录用！
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发布时间：2026-03-26
发布时间：2026-03-26
文章标题：[IEEE TKDE 2026, IF 10.4]祝贺李昕宇等同学论文被计算机数据管理领域顶刊IEEE TKDE (CCF A类) 录用！
内容：
Fine-Grained Manipulation Attacks to Local Differential Privacy Protocols for Data Streams（作者：Xinyu Li, Xuebin Ren, Shusen Yang, Liang Shi, Chia-Mu Yu, and Qing Han）。该工作提出了一个针对数据流本地差分隐私协议的细粒度数据投毒攻击框架，该框架能够将协议发布的在线统计流精准操纵至攻击者设定的任意目标流。具体地，该统一框架中嵌入了三个核心攻击模块：1）差异性操纵攻击，通过篡改差异性估值来诱导协议的隐私策略选择；2）操纵策略制定，通过模仿协议自身的隐私策略选择机制，在数据流持续演进过程中动态选择最优攻击策略；以及3）发布操纵攻击，用于在数据发布阶段精确篡改协议估计值。大量基于真实数据的实验表明，该攻击框架能够有效适配多种分析任务下的数据流本地差分隐私协议，且与基线攻击相比，显著提升了细粒度操纵的攻击效果。最后，工作还探讨并验证了潜在的防御机制。
图1：数据流本地差分隐私细粒度投毒框架