Edith Cohen

对线性草图的自适应攻击触及二次方障碍

研究人员已经证明，对线性草图（用于压缩高维数据）的自适应攻击在根本上受到二次方障碍的限制。即使响应者了解所有攻击细节并能调整其策略，最优隐私保证也是 $\widetilde{\Omega}(k^2)$，其中 $k$ 是草图维度。该研究表明，对于任何隐藏矩阵 $A$ 和精度 $\alpha$，自适应黑盒攻击都可以迫使相当一部分答案具有实质性的相对误差，从而阐明了线性表示防御的局限性。