时间：2024年5月12日（周日） 10:00-16:30
地点：佳山校区学术会议中心第一会议室
报告对象：计算机科学与技术学院研究生、本科生及其他感兴趣师生
特邀报告一：基于压缩感知的数据安全传输技术
报告人：李丽香 教授 博士生导师
报告人简介：
李丽香，北京邮电大学教授，博士生导师。教育部重大人才计划特聘教授，教育部新世纪优秀人才，全国百篇优秀博士学位论文奖的获得者，香江学者。担任Chaos、PLoS ONE、北京邮电大学学报等期刊编委。主要研究方向为人工智能安全、信息安全等。在PNAS、IEEE会刊等国际著名期刊上发表学术论文200余篇，获得国家和省部级奖励5项，申请专利50多项，其中获授权专利20多项。目前主持国家自然科学基金重点项目1项。作为项目负责人已经主持完成了包括国家自然科学基金、国家重点研发项目课题等20余项国家/省部级科学研究项目的研究工作。
报告摘要：
本报告主要讲述课题组近年来在压缩感知理论方面的最新的一些研究进展。具体从如何更有效地采集数据出发，系统全面地阐述压缩感知的基本理论，重点介绍我们提出的半张量积压缩感知理论，该理论突破了传统压缩感知测量矩阵维数的限制，使压缩感知对信号的处理更加灵活，可以比经典压缩感知更低的采样率对信号进行处理和恢复。进一步的，针对物联网、体域网、D2D等网络的特点，设计了相关的压缩感知数据传输和安全方案。
特邀报告二：边缘智能：模型之“大”vs 设备之“小”
报告人：徐宏力 教授 博士生导师
报告人简介：
徐宏力，中国科大教授，博导，国家优青基金获得者。现任计算机学院党委书记兼副院长，主要研究方向包括边缘计算、云网融合、智能网络等。近年来，主持了国家基金委优青/重点/面上/青年基金、国家重点研发计划课题等项目，与国内多家知名企业建立了紧密合作。担任CAAI智能信息网络专委会常务委员，国际著名期刊Computer Networks等编委，曾任CCF A类期刊IEEE JSAC客座编辑。获省自然科学一等奖（第一）、省科技进步二等奖、华为优秀技术成果奖、ICNP 2016最佳论文奖提名等荣誉及奖项。
报告摘要：
边缘侧算力可以为感知数据就近提供模型训练服务，满足低时延、高带宽、高安全等需求，为物联网赋能。我们综合分析了边缘侧模型训练所面临的需求与挑战，包括模型“大”、设备“小”、数据“杂”，提出了AI on Edge的思想，即通过网络方法（如资源分配、任务调度等）来提高边缘环境下模型训练的性能，介绍了课题组围绕本地更新、模型传输、全局聚合等步骤取得的研究成果。通过对边缘智能的研究，推动该技术的发展与应用，带动人工智能与物联网的嵌合运用。
特邀报告三：加密流量中网络公害检测与行为识别、处置研究
报告人：熊刚 研究员 博士生导师
报告人简介：
熊刚，中国科学院信息工程研究所研究员，第五研究室主任，博导，中国科学院大学网络空间安全学院教授。主要研究领域为网络测量与行为分析、数据挖掘与人工智能对抗。牵头承担十四五科技部“网络空间安全治理”重点研发计划、十三五“国家前沿科技创新专项”。主持研发多个重大信息安全平台和系统，在线成功应用，效果显著。获2013年度国家科技进步二等奖，2018年被评为中国科学院“新时代科技报国”优秀共产党员。在USENIX Security、INFOCOM、CIKM、ACSAC等会议和期刊发表论文110余篇，培养指导博士生、硕士生30余人。牵头主讲的《网络行为学导论》获评中国科学院大学2021年校级研究生优秀课程。2022年获评中国科学院朱李月华优秀教师奖。
报告摘要：
随着网络流量全面加密、网络应用层出不穷、网络架构日趋复杂、网络带宽飞速增加、网络数据流量爆炸性增长，极大的增加了对网络流量实时、高效和准确分析的技术难度，特别是在非破密场景下，如何检测出未知恶意威胁的网络公害流量，已成为世界级难题，成为网络空间安全领域的核心挑战性问题之一，政府、产业界、学术界均高度关注。在此背景下，如何深入刻画网络流量？如何深度测量、精细化区分各种网络行为？如何通过大规模网络测量与多源多维深度融合分析来服务政府、企业、个人在恶意行为发现和网络取证溯源方面的安全需求？是当下和未来值得探索的热点方向。
特邀报告四：区块链驱动的多层次网络空间安全防护
报告人：伍军 教授 博士生导师
报告人简介：
伍军，上海交通大学教授、博导，入选国家级青年人才、全球高被引科学家、斯坦福大学全球前2%顶尖科学家、IET Fellow。主要研究领域为物联网安全、边缘智能安全等。在系列IEEE Trans./Journal/Magazine等期刊和AAAI等会议发表高水平论文240余篇，其中100余篇IEEE Trans./Journal/Magazine，14篇入选ESI高被引论文，2篇入选ESI热点论文；获17项发明专利授权；主持了20余项课题；担任期刊多个SCI期刊的编委。任物联网国际标准IEEE P21451-1-5标委会主席、多个期刊编委和IEEE国际会议共同主席；获省部级科技奖励2项，获IEEE汇刊最佳论文及最佳会议论文3项。科研成果应用于华为、国家电网等重要行业企业。
报告摘要：
作为一种新兴的网络安全技术，区块链使用分布式网络结构节点，通过链结构和算法生成和更新数据，并通过哈希函数验证数据存储和传输。区块链为构建新兴的去中心化可信、追溯安全互联体系和电子交易体系提供了有力支撑。本次报告将探讨基于区块链的多元化网络安全保障。首先，将介绍基于区块链的比特币监测技术。然后，将介绍基于区块链的入侵检测、边缘知识安全共享、能量共享扽供技术。在此基础上，将介绍如何基于区块链构建新型网络的内容信任机制。
特邀报告五：开放环境下智能系统的安全测评
报告人：张源，教授、博导
报告人简介：
张源，复旦大学计算机科学技术学院教授、博导，国家级青年人才，主要研究方向为软件安全，研究工作获得ACM CCS 2020杰出论文奖提名、USENIX Security 2022杰出论文奖，担任IEEE S&P、ACM CCS、USENIX Security、NDSS、USENIX ATC等会议程序委员会委员，部分研究成果应用于华为、阿里、OPPO、vivo等公司，获华为优秀技术成果奖、OPPO产学研优秀合作伙伴奖、vivo最佳安全技术合作伙伴奖。带领复旦白泽战队获得国内外顶尖安全攻防赛事20余次冠军，发现大量真实软硬件系统高危漏洞，获2021年国家信息安全漏洞库最具价值漏洞奖。
报告摘要：
人工智能已经被广泛应用于真实世界中各类系统和设备，创造了许多丰富、便捷的功能。然而，在开放的真实世界中，由于攻击者的存在，智能化技术的应用又为复杂的软硬件系统引入了全新的攻击面。本次报告以人工智能技术的若干典型应用场景为例，分享如何开展面向智能系统的安全性建模、安全性测试等工作。
特邀报告六：分布式数字身份技术原理与应用探索
报告人：盖珂珂，教授，博士生导师
报告人简介：
盖珂珂，现任北京理工大学网络空间安全学院教授，博士生导师。2022年入选国家级青年人才计划，同期入选2022爱思唯尔“中国高被引学者年度榜单”，2021年入选全球前2%顶尖科学家榜单。长期从事网络空间安全领域的科研工作，近年来聚焦区块链、隐私计算、人工智能安全等。主持科技部重点研发项目课题、国家自然科学基金面上项目等10余项科研项目；发表SCI/EI论文150余篇，含ESI高被引论文10篇，获国际会议/期刊最佳论文奖10项，谷歌学术引用11000余次，H-index指数51；申请专利50余项；合著英文教材3部，中文教材1部。担任IEEE技术与工程管理学会区块链专委会联合主席，中国计算机学会区块链专委会常务委员，新工科联盟区块链工委会秘书长，IEEE计算机学会智慧计算特别技术社区秘书长，CCF YOCSEF总部学术委员，中国肉牛区块链与智慧养殖产业创新平台副理事长，担任期刊Blockchains主编，担任多个网络安全、区块链领域的国际会议程序委员会主席，担任TDSC、JPDC、FGCS等多个学术期刊编委，IEEE高级会员（IEEE Senior Member）；担任中国国际电视台（CGTN）特邀专家。
报告摘要：
近年来，区块链技术在不断地发展与普及，为促进数据要素安全流通提供了可靠的解决方案。传统的中心化身份认证系统存在大量问题，用户数据泄露事件层出不穷。数字身份的重要性和安全性问题日益收到更多人的重视。然而，中心化存储也为分布式数字身份带来的安全和隐私保护的威胁，在数字身份的可移植性，安全存储，所有权保护领域的挑战尤为突出。本报告围绕基于区块链的分布式数字身份和隐私保护等问题，讨论高效和可扩展性的方法和应用。
