論文の概要: Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19466v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 18:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:51:19.764884
• Title: Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining Protocols
• Title（参考訳）: 局所的に異なる頻度のアイテムセットマイニングプロトコルに対するデータポジショニング攻撃
• Authors: Wei Tong, Haoyu Chen, Jiacheng Niu, Sheng Zhong,
• Abstract要約: ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、信頼できないデータコレクタが、プライバシに違反することなく、ユーザのデータを集約する方法を提供する。 周波数推定、頻繁なアイテムセットマイニング、機械学習など、LDPの保護の下で、さまざまなプライバシー保護データ分析タスクが研究されている。 最近の研究は、データ中毒攻撃に対する特定のLDPプロトコルの脆弱性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.31395140464466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Local differential privacy (LDP) provides a way for an untrusted data collector to aggregate users' data without violating their privacy. Various privacy-preserving data analysis tasks have been studied under the protection of LDP, such as frequency estimation, frequent itemset mining, and machine learning. Despite its privacy-preserving properties, recent research has demonstrated the vulnerability of certain LDP protocols to data poisoning attacks. However, existing data poisoning attacks are focused on basic statistics under LDP, such as frequency estimation and mean/variance estimation. As an important data analysis task, the security of LDP frequent itemset mining has yet to be thoroughly examined. In this paper, we aim to address this issue by presenting novel and practical data poisoning attacks against LDP frequent itemset mining protocols. By introducing a unified attack framework with composable attack operations, our data poisoning attack can successfully manipulate the state-of-the-art LDP frequent itemset mining protocols and has the potential to be adapted to other protocols with similar structures. We conduct extensive experiments on three datasets to compare the proposed attack with four baseline attacks. The results demonstrate the severity of the threat and the effectiveness of the proposed attack.
• Abstract（参考訳）: ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、信頼できないデータコレクタが、プライバシに違反することなく、ユーザのデータを集約する方法を提供する。 周波数推定、頻繁なアイテムセットマイニング、機械学習など、LDPの保護の下で、さまざまなプライバシー保護データ分析タスクが研究されている。 プライバシー保護の特性にもかかわらず、最近の研究はデータ中毒攻撃に対する特定のLDPプロトコルの脆弱性を実証している。 しかし、既存のデータ中毒攻撃は、周波数推定や平均/分散推定など、LDPの基本統計に焦点が当てられている。 重要なデータ分析タスクとして, LDPの頻繁なアイテムセットマイニングの安全性については, まだ十分に検討されていない。 本稿では, LDPの頻繁なマイニングプロトコルに対する, 新規かつ実用的なデータ中毒攻撃を提示することによって, この問題に対処することを目的とする。 構成可能な攻撃操作を備えた統合攻撃フレームワークを導入することで、我々のデータ中毒攻撃は、最先端のLPP頻繁なマイニングプロトコルをうまく操作することができ、同様の構造を持つ他のプロトコルに適応する可能性がある。 我々は,提案した攻撃と4つのベースライン攻撃を比較するために,3つのデータセットに関する広範な実験を行った。 その結果、脅威の深刻さと、提案した攻撃の有効性が示された。

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