本文研究在诚实但好奇的服务器场景下，通过本地差分隐私（LDP）对 n 个用户持有的数值进行私有求和估计。传统上，本地差分隐私要求每个用户独立添加噪声，导致估计精度远低于集中式差分隐私（CDP）——后者在汇总数据后统一添加噪声。本文证明这一精度差距并非本质性的：通过精心设计用户间本地噪声的相关性，可以构造满足 ε-差分隐私的机制，使得求和估计的均方误差（MSE）与集中式设置中可达到的最优值任意接近。具体地，作者提出一种基于相关噪声的 LDP 机制，其估计成本（MSE）与 CDP 最优成本仅相差任意小的常数倍，从而在理论上确立了 LDP 可以无损达到 CDP 的效用。该结果挑战了 LDP 必然导致高噪声损失的普遍认知，为设计高效本地隐私保护聚合协议提供了新的理论框架。论文属于理论性研究，适合对差分隐私、统计推断和隐私计算理论感兴趣的学者。