7、安全局部差分隐私（LDP）协议解析

安全局部差分隐私（LDP）协议解析

1. 引言

在数据收集过程中，保护用户隐私至关重要。局部差分隐私（LDP）协议是一种常用的隐私保护技术，但它容易受到恶意客户端的攻击。本文将介绍几种安全的LDP协议，包括安全kRR、安全OUE和安全OLH，并对它们的性能进行评估。

2. 算法与协议基础

2.1 DecideSharedParameters算法

该算法用于为给定的隐私预算 $\epsilon$ 和近似程度参数 width 近似整数 $l$、$n$ 和 $z$，同时尽可能减少精度损失并满足隐私保护要求。

Algorithm 1. DecideSharedParameters
Input: ϵ, width
1: i ←⌊
eϵ
(d−1)+eϵ ⌋// as an integer
2: while i > 0 do
3:
    if (width −i) divides (d −1) then
4:
        g ←gcd(i, width, width−i
d−1
)
5:
        l, n ←i
g , width
g
6:
        break
7:
    end if
8:
    i ←i −1
9: end while
10: z ←max([l, n−l
d−1]) + 1
Output: l, n, z

2.2 安全kRR协议

安全kRR协议由客户端（证明者P）和服务器（验证者V）执行，具体步骤如下：
1. 设