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アイテム
Key-ValueデータのLDPプロトコルPCKVの推定値操作攻撃の提案と評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240871
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2408711577f5e2-02ed-4eb3-80d1-494a121be646
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSS2024125.pdf (570.4 kB)
2026年10月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CSEC:会員：¥0, SPT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-10-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | Key-ValueデータのLDPプロトコルPCKVの推定値操作攻撃の提案と評価 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal and Evaluation of Estimated Statistics Manipulation Attack on LDP Protocol PCKV for Key-Value Data | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 局所差分プライバシー，PCKV | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学大学院 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Meiji University Graduate School | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Meiji University | ||||||||||
| 著者名 |
谷口, 輝海
× 谷口, 輝海
× 菊池, 浩明
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| 著者名(英) |
Terumi, Yaguchi
× Terumi, Yaguchi
× Hiroaki, Kikuchi
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | スマートデバイスの普及により，企業はユーザの行動データを収集し，活用することで，サービス向上を図る動きが活発になっている. しかし，ユーザの端末から収集されるデータは個人識別性が高く，データのプライバシ保護が重要な課題となっている. そこで，データをユーザの端末上でランダム化してサーバに送信する局所差分プライバシーLDP技術が注目されている. しかし，LDPは悪意のあるユーザが細工したデータを送信することで，推定統計値を歪めるポイズニング攻撃に対して脆弱である. 2024年にLiらは，平均値推定を行うLDP方式に対し，平均値を攻撃者の意図した値に操作する推定値操作が可能であることを示した.そこで，我々は，単純な一次元の平均値推定ではなく，Key-Valueデータに対してLDPの安全性を保証したプロトコルPCKVに対する新たな推定値操作攻撃を提案する．推定平均と推定頻度を同時に歪める攻撃を理論的，実験的に評価する. | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | With the spread of smart devices, companies improve their services by collecting and utilizing users' behavioral data. However, the collected data from the user's device is subject to be identify individuals, and hence privacy protection is required. Local Differential Privacy (LDP) is a technique that perturbs the user's data before sending to the server so that the server is not able to have access to private data. Unfortunately, LDP is vulnerable to a poisoning attack in which a set of malicious users disrupt the estimated statistics by sending crafted data. In 2024, Li et al. showed that fine-grained manipulation of the estimated means is feasible. In this work, we study a new fine-grained attack to a multidimensional data with LDP known as PCKV for Key-Value data. We evaluate the proposed fine-grained attack to PCKV from both theoretical and empirical viewpoints. | |||||||||
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集 p. 931-938, 発行日 2024-10-15 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
