大数据安全关键技术学术报告
报告题目:大数据安全关键技术
报告时间、地点:2024年11月7日,19:00-21:00,校本部管理楼304室
报告摘要:数据安全是国家大数据战略发展的前提保障。数据资源整合与开放共享是大数据利用和价值产生的关键,但与之伴随的安全问题也日益突出,保障数据安全已成为全球共识。因此,研究开放环境下数据安全关键技术是确保大数据安全利用的基。彩羌涌焓种泄ㄉ,推动大数据战略安全实施不可或缺的一部分。本报告针对开放环境大数据“安全存”、“安全用”、“安全管”的核心环节,从数据安全存储、安全计算、密态检索等方面介绍大数据安全关键技术。
报告人介绍:张俊伟,西安电子科技大学,教授,博士生导师,陕西省杰出青年基金获得者。网络与信息安全注册的页面网络工程系主任,大数据安全教育部工程研究中心副主任,秦创原“科学家+工程师”队伍首席科学家。中国计算机学会高级会员,中国人工智能学会会员,中国通信学会会员,中国密码学会会员。2004年获西安电子科技大学计算机科学与技术专业工学学士学位,2010年获西安电子科技大学计算机系统结构专业工学博士学位。在韩国庆北国立大学(2007年)和美国亚利桑那州立大学(2016年)分别从事为期一年的访问。主要研究方向为密码协议形式化分析、隐私保护、安全多方计算、无线网络安全等。获陕西省科学技术奖一等奖1项、陕西省电子学会科技奖2项、陕西省科技工作者创新创业大赛二等奖1项。承担了重点研发计划项目、共用信息系统装备预研专用技术项目、国家自然科学基金重点/面上项目等科研项目。在IEEE trans、SCIENCE CHINA等国内外主流学术期刊/会议上发表SCI/EI论文60余篇,申请/授权国家技术发明专利30余项。
高效的隐私保护多方多数据排序学术报告
报告题目:高效的隐私保护多方多数据排序
报告时间、地点:2024年11月10日,9:00-12:00,校本部管理楼304室
报告摘要:隐私保护排序允许多个参与方在不泄露各自数据隐私的前提下计算多个数据集的排序结果, 是一类基础的安全多方计算问题。现有协议大多只支持两个参与方且均未考虑恶意参与者的穷举攻击。本工作提出一个高效的隐私保护多方多数据排序协议。多个参与方仅需O(1)轮交互即可以隐私保护的方式获得其持有的多个数据的排序结果。具体来讲,设计了基于多项式的编码方法、多项式加密、聚合多项式生成和解密多项式生成算法,通过多项式加法实现隐私保护的多方多数据排序,各参与方通过不经意传输获得排序结果。安全性分析表明该协议不仅实现了半诚实安全性,而且达到了不合谋恶意用户穷举攻击的恶意安全性。此外, 大量实验表明协议是通信和计算高效的。
报告人介绍:李雄,电子科技大学教授、博导、国家和四川省青年人才。研究方向为数据安全与隐私计算。主持国家级和省部级项目10余项,获湖南省科技进步奖和电子学会科技进步奖二等奖。入选全球高被引科学家, 中国高被引学者, 全球前2%顶尖科学家榜单。发表论文200余篇, 其中在IEEE系列期刊、CCF AB类期刊、SCI 一二区期刊论文100余篇, Google Scholar被引12000余次, H指数64。荣获2023 IEEE MASS Best Paper Runner-Up Award, 荣获2020年IEEE Systems Journal最佳论文奖, 荣获2020年和2015年Journal of Network and Computer Applications最佳研究论文奖。担任电子学会网络空间安全专委会委员、中文信息学会大数据安全与隐私计算专委会常务委员、中国计算机学会区块链专委会执行委员。