프라이빗 에볼루션(PE)은 사용자 원본 데이터를 노출하지 않고 연합 환경에서 고품질 합성 데이터를 생성하지만, 클리핑된 사용자 투표를 차등정보보호(DP) 히스토그램으로 집계하는 이 방식에서 공격자가 이론상 최악의 프라이버시 손실을 실제로 달성할 수 있는지는 불분명했다. 이 논문은 서버가 공유 후보 뱅크의 약 1%를 알려진 비프라이버시 카나리로 대체하는 프로토콜 인식 실증 감사 기법을 제안한다. 정확 복사, 그럴듯한 재구성, 고엔트로피 합성 논스 등 8가지 공격을 Yelp와 Sentiment140 데이터로 평가한 결과, 자연어 기반 공격은 이론적 DP 상한보다 훨씬 낮은 성능에 그친 반면 논스 기반 공격은 프라이버시 상한에 가장 근접했다. 형식적 최악 프라이버시 보장과 실제 달성 가능한 유출 사이의 격차를 정량화한 결과다.

• •PE의 이론적 최악 프라이버시 손실이 실제 공격으로 달성 가능한지를 실증 감사로 검증
• •공유 후보 뱅크의 1%를 알려진 카나리로 교체하는 프로토콜 인식 감사 기법 제안
• •자연어 공격은 DP 상한에 크게 못 미치고, 고엔트로피 논스 공격이 상한에 가장 근접
• •형식적 프라이버시 보장과 실제 달성 가능한 프라이버시 손실 사이의 격차를 정량화