[ACM CCS 2026, CCF A]祝贺团队李昕宇同学论文被信息安全领域顶会ACM CCS (CCF A类，安全四大顶会之一) 录用！
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发布时间：2026-06-09
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文章标题：[ACM CCS 2026, CCF A]祝贺团队李昕宇同学论文被信息安全领域顶会ACM CCS (CCF A类，安全四大顶会之一) 录用！
内容：
Towards Effective and Stealthy Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Triangle Counting Protocols（作者：Xinyu Li, Xuebin Ren*, Shusen Yang, and Cong Zhao）。该工作提出了一个针对本地差分隐私图三角计数协议的数据投毒攻击框架，该框架旨在将图数据的三角计数估计值操纵至攻击者预设的目标值。为了在操纵过程中规避检测，该框架将协议固有的两类一致性作为约束来保障攻击的隐蔽性：一是个体隐蔽性，用于保持单个虚假用户跨轮次报告的相关性；二是群体隐蔽性，用于协同首轮统计量与最终估计值。通过在投毒过程中满足上述一致性约束，该攻击得以在将三角计数估计值操纵至预设目标的同时，有效规避检测。大量基于真实数据集的实验和理论分析表明，该攻击框架在多种本地差分隐私三角计数协议上均能取得良好的攻击效果与隐蔽性。最后，该工作还探讨并验证了潜在的防御机制。
图1：本地差分隐私图三角计数协议数据投毒攻击