局部差分隐私（LDP）是一种允许用户扰动数据以提供合理否认性的隐私保护技术，但这也使其容易受到投毒攻击。本文首次提出针对排名估计的新型投毒攻击。与简单的频率调整不同，攻击者利用有限数量的假用户精确修改物品频率，从而改变排名以最大化收益。为了应对这一挑战，作者引入了攻击成本和最优攻击物品（集合）的概念，并针对kRR、OUE和OLH三种LDP协议提出了相应策略。对于kRR，采用迭代选择最优攻击物品并分配假用户的方法；对于OUE，迭代确定最优攻击物品集并考虑不同集合间频率的增量变化；对于OLH，基于哈希的原像开发了调和成本函数以支持更多有效攻击物品。此外，还提出了一种基于置信水平的攻击策略，更精确地量化攻击成功概率和迭代次数。通过理论和实验证据证明了攻击的有效性，强调了防御的必要性。代码和数据已开源。本文适合隐私保护、差分隐私安全及数据投毒防御领域的研究人员阅读。