预告丨钟山论坛--网络安全暨数据治理高峰论坛

数据安全体系是支撑数据要素市场的“底板工程”，在数据安全建设中，需要系统化的治理、精细化的防护，并由国家、行业、高校和企业多方共同协作落地完成。本次CCF钟山论坛——网络安全暨数据治理高峰论坛，由南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院主办，针对网络安全、数据治理等话题，开展深入的交流探讨，为加快建设网络强国、数字中国贡献智慧和力量。本次论坛积极拥抱区块链、Web3.0以及元宇宙等时下网络技术新潮流，突破圈层、打破壁垒，联合众多专家、学者聚焦新形势下的网络安全，展开新对话、新探讨、新碰撞，呈现虚实交融的网络安全、数据治理盛会，把握前沿趋势，紧扣时代脉搏，为构建数据安全治理框架新业态献智献策。时间：2022年10月31日（周一）腾讯会议号：411-118-661密码：1031专家简介报告名称：人工智能安全的若干研究课题报告摘要:人工智能技术的迅速发展带来了众多安全问题。我们围绕着与机器学习紧密相关的几个安全问题，对研究进展做一个简单介绍。报告人简介：仲盛，从南京⼤学计算机系分别获得学⼠、硕⼠学位，从耶鲁⼤学计算机系理论组获得博⼠学位。曾在美国纽约州⽴⼤学布法罗分校计算机系任教，获得NSFCAREERAward，并提前晋升终⾝教职。现任南京⼤学⼆级教授、博⼠⽣导师，软件学院院⻓。兼任IEEEComputerSociety南京分会主席、ACM南京分会主席。江苏省侨联副主席，江苏省政协委员。教育部CJ学者特聘教授,国家杰出⻘年科学基⾦获得者，国家WR科技创新领军⼈才。全国证券标准化技术委员会委员，⼯信部商⽤密码应⽤推进专家委员会委员。⼊选教育部计算机专业优秀教师奖励计划，并获得江苏省教学成果特等奖(排名第⼆)。兼任国内外多家学术期刊编委。研究兴趣包括密码学、博弈论及其在计算机⽹络、分布式系统中的应⽤。报告名称：基于区块链的隐匿通信技术报告摘要:隐蔽通信和匿名通信可以保护网络通信行为以及通信实体之间关系，得到学术界和工业届广泛关注。但是在强对抗条件下，通信流量容易被全方位地深度检测，现有的隐蔽通信和匿名通信面临着严重的安全挑战。区块链去中心化结构、泛洪转发、匿名地址、海量日活跃用户和大规模交易等性质，为构建更为隐蔽、更难溯源、更加可靠的隐匿通信带来了新的机遇。报告主要介绍区块链赋能隐蔽通信和匿名通信的优势和挑战，基于区块链的隐蔽通信技术以及基于区块链的匿名通信技术等。报告人简介：祝烈煌，北京理工大学网络空间安全学院特聘教授/党委书记，入选国家“万人计划”科技创新领军人才，科技部中青年创新领军人才、教育部新世纪优秀人才、中国通信学会网络与信息安全杰出人才。任国家重点研发计划“区块链”重点专项专家组成员、“基础科研条件与重大科学仪器设备研发”重点专项总体组专家，教育部“网络空间安全”教指委委员，中国人工智能学会智能信息网络专委会主任，中国计算机学会区块链专委会秘书长，多个国际重要期刊编委和国际会议程序委员会主席。长期从事网络与信息安全方向的研究工作，主持了包括国家重点研发计划项目/课题、国家自然科学基金重点项目、国防基础科研计划重点项目、国防科技创新特区项目等30余项国家级、省部级科研项目，在IEEEJSAC、IEEETIFS、IEEETDSC等领域内重要期刊发表SCI检索论文100余篇，获多个重要国际会议最佳论文奖，省部级科技奖励三项，指导博士生获国家一级学会优秀博士学位论文奖2项。报告名称：无线网络隐私保护关键技术研究报告摘要：近年来，无线网络得到飞速的发展，其中的隐私问题受到政府和业界的广泛关注。报告介绍了无线网络隐私保护的背景、隐私保护需求与总体架构，同时介绍了团队在无线网络隐私保护方面所做的工作。报告人简介：李兴华，西安电子科技大学二级教授，博导，国家级高层次人才。现任网络与信息安全学院副院长，大数据安全教育部工程研究中心常务副主任，综合业务网理论及关键技术国家重点实验室副主任，科技部“十四五”规划“网络空间安全治理”重点专项专家。获得2019年中央网信办全国十大“网络安全优秀教师奖”、教育部科技进步一等奖、中国通信学会科学技术一等奖、陕西省科技工作者创新创业大赛金奖、银奖。先后主持国家自然科学基金重点类项目，重点研发项目课题等。授权国家技术发明专利50余项、国际PCT专利5项、美国技术发明专利1项。参与多项国际国内标准的制定。发表包括Usenixsecurity、Infocom、IEEETDSC、TIFS、TMC、TPDS、TKDE等在内的学术论文100多篇，出版专著4部\章。报告名称：LabelInferenceAttacksAgainstVerticalFederatedLearning报告简介:Astheinitialvariantoffederatedlearning(FL),horizontalfederatedlearning(HFL)appliestothesituationswheredatasetssharethesamefeaturespacebutdifferinthesamplespace,e.g.,thecollaborationbetweentworegionalbanks,whiletrendingverticalfederatedlearning(VFL)dealswiththecaseswheredatasetssharethesamesamplespacebutdifferinthefeaturespace,e.g.,thecollaborationbetweenabankandane-commerceplatform.AlthoughvariousattackshavebeenproposedtoevaluatetheprivacyrisksofHFL,yet,fewstudies,ifnotnone,haveexploredthatforVFL.ConsideringthatthetypicalapplicationscenarioofVFListhatafewparticipants(usuallytwo)collaborativelytrainamachinelearning(ML)modelwithfeaturesdistributedamongthembutlabelsownedbyonlyoneofthem,protectingtheprivacyofthelabelsownedbyoneparticipantshouldbeafundamentalguaranteeprovidedbyVFL,asthelabelsmightbehighlysensitive,e.g.,whetherapersonhasacertainkindofdisease.However,wediscoverthatthebottommodelstructureandthegradientupdatemechanismofVFLcanbeexploitedbyamaliciousparticipanttogainthepowertoinfertheprivatelyownedlabels.Worsestill,byabusingthebottommodel,he/shecaneveninferlabelsbeyondthetrainingdataset.Basedonourfindings,weproposeasetofnovellabelinferenceattacksagainstVFL.Ourexperimentsshowthattheproposedattacksachieveanoutstandingperformance.Wefurthershareourinsightsanddiscusspossibledefenses.OurresearchcanshedlightonthehiddenprivacyrisksofVFLandpavethewayfornewresearchdirectionstowardsmoresecureVFL.报告人简介：纪守领，浙江大学计算机科学与技术学院，浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师、浙江大学党委组织部副部长（挂职）、滨江研究院国产信创研究中心副主任，获佐治亚理工学院电子与计算机工程博士学位、佐治亚州立大学计算机科学博士学位，入选国家青年人才计划。主要研究方向为人工智能与安全、数据驱动安全、软件与系统安全和大数据分析，发表IEEES&P,USENIXSecurity,ACMCCS,KDD等CCFA类论文100余篇，研制的多个系统在大型平台上获得部署应用。获国家优秀留学生奖、ACMCCS2021最佳论文奖等10项最佳论文奖、华为优秀技术成果奖、浙江大学先进工作者等。