数据治理与新质生产力 | YEF2024

时间 ：5月16日 13:30-17:30

地点 ：宁波南苑饭店·主楼4层世纪厅

盖珂珂

北京理工大学网络空间安全学院教授

CCF区块链专委会常务委员，CCF YOCSEF总部学术委员。2022年入选国家级青年人才，同期入选2022爱思唯尔“中国高被引学者年度榜单”。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180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，谷歌学术引用一万余次，H-index指数51；申请专利60余项；合著教材5部。担任IEEE技术与工程管理学会区块链专委会联合主席，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，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。

张新鹏

复旦大学教授

入选国家级人才项目，二级教授。入选上海市东方英才计划领军项目、上海市优秀学术带头人、上海市曙光人才计划、上海市“东方学者”跟踪计划、上海市浦江人才计划、上海市“青年科技启明星”跟踪计划。曾赴美国纽约州立大学宾汉顿分校访问一年，受德国洪堡基金会资助作为资深研究员赴德国康斯坦茨大学访问14个月。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目、国家863计划等科研项目40余项。发表论文400余篇，被引18000余次，2014年—2023年连续十年入选“爱思唯尔”中国高被引学者榜单，2020年入选“科睿唯安”全球高被引科学家。申请发明专利40余项，授权近30项。获上海市自然科学奖一等奖、 安徽省自然科学奖一等奖、国家级教学成果二等奖。担任 IEEE Trans. on Information Forensics and Security (IEEE T-IFS)等国际学术期刊的 Associate Editor、ACM IH&MMSec 和IEEE WIFS等国际学术会议的主席。

报告题目：从深度模型确权到AIGC溯源——数字水印新进展

摘要：

随着AI技术的不断进步，大模型在不同领域展现出巨大的潜力，但同时也面临各种风险问题。一方面，大模型昂贵的开发成本，对模型非法窃取与传播将严重损害模型持有者的正当权益。另一方面，利用AIGC技术生成逼真的虚假照片、视频和声音等信息信息可能被别有用心者用于操纵公众舆论、捏造虚假宣传、抹黑商业对手、诋毁个人名誉甚至实施精准欺诈。模型水印技术作为一种主动防御手段，近年来被广泛应用于深度模型的版权保护和生成内容溯源。本报告将介绍深度学习模型水印的发展历程，探讨判别式模型水印和生成式模型水印的核心问题和面临的挑战，展望AIGC水印发未来发展。

纪守领

浙江大学计算机科学与技术学院、求是特聘教授/长聘教授

可信人工智能研究中心主任，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，入选国家级人才项目、高层次科技创新人才、国家青年特聘专家等。主要研究方向为人工智能安全、数据驱动安全、软件与系统安全，主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点和面上项目等多项，发表IEEE S&P, ACM CCS, USENIX Security, NDSS安全四大会议论文40余篇，研制的多个系统在大型平台上获得部署应用。获ACM CCS 2021最佳论文奖等10项最佳论文奖、全球黑客大会Pwnie Awards最具创新研究奖提名等。

报告题目：人工智能中的数据与模型安全

摘要：

当前以深度学习、分布式学习等为代表的人工智能技术飞速发展并被广泛应用。然而，在构建和应用人工智能模型与系统的过程中，存在大量的数据、模型安全隐私风险。本次报告围绕人工智能技术的应用，讨论相关数据与模型安全隐私攻防技术，并探讨若干未来潜在研究问题。

郑臻哲

上海交通大学计算机科学与工程系长聘教轨副教授

国家级青年人才。2018年上海交通大学博士毕业，2016年至2019年在美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）先后从事访问学者与博士后研究。主要研究领域为移动端智能以及大规模智能决策，已发表CCF A类期刊/会议论文40篇。先后获得CCF优秀博士论文奖(2018年)、ACM中国优秀博士论文奖提名(2018年)、英特尔中国学术英才计划(2022年)、微软学者奖学金 (Microsoft Research Asia Ph.D. Fellowship)（2015年）、谷歌博士生奖研金(Google Ph.D. Fellowship)（2015年）等科研奖励。 近年来，主持国家自然科学基金青年\面上\重点项目、科技部重点研发课题负责人、博士后创新人才计划项目以及上海市科委浦江人才项目。

报告题目：大数据共享与保护

摘要：

数据已经成为一种重要的信息资产，被称为21世纪的新金矿。无处不在的智能感知设备采集的海量感知数据支撑着众多智能应用，比如智慧城市、移动广告、自动驾驶等。然而，现有的数据大都被其拥有者内部分析和使用，缺乏流通与共享，形成了大量的数据孤岛，极大地限制了数据的价值。因此需要开放的数据交易平台来促进大数据的共享，打破数据壁垒，进一步释放数据的经济价值。高价值数据往往蕴含于个人隐私数据（如医疗数据和位置数据等），因此在数据共享的过程中还需要保护数据隐私，确保在可信、安全环境下完成隐私数据共享。本报告将从计算机科学研究的角度介绍数据作为经济商品展现出的新特性，以及对数据商品进行定价的技术挑战、解决方案和开放问题。最后介绍数据共享过程中存在的隐私保护问题，介绍关联隐私泄露量化方法。

彭浩

北京航空航天大学网络空间安全学院教授

国家级青年人才，互联网舆情安全与治理学科实验室主任，研究方向：网络舆情监测、互联网水军对抗、网络异常检测等，主持国家自然科学基金委优青、北京市面上等科研项目10余项， 发表TPAMI、TKDE、TOIS、JMLR、NeurIPS、WWW等学术论文100余篇，服务Springer旗下JMLC期刊(SCI，JCR Q1/Q2)Associate Editor编委工作。

报告题目：基于结构熵的感知与博弈理论及方法

摘要：

本报告将从结构熵最新发展理论、依托新理论开展的面向网络数据异常检测的感知新技术和经典博弈对抗新方法三个方面做系统介绍。首先将传统简单图的结构熵拓展至多关系图、动态图和双曲图等更逼近现实问题建模的复杂图结构熵理论；在应用方面，实现了面向开放互联网数据异常检测为核心的可解释、无监督和半监督的感知新技术，并且在经典单智能体/多智能体博弈对抗中实现了更高效决策新方法，提升了强化学习智能决策的性能和自主性。