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报告主题: 智能系统数据安全
报告大纲: AI has unlocked incredible potential to analyze, interpret, and act on the increasingly vast amounts of data. With the swift rise of AI adoption in corporate and government settings, data security and privacy are top concerns.
This talk will give an introduction to data security on AI systems, especially from the perspective of the threats and attack surfaces in the data-driven lifecycle for machine learning systems.
The threats are widespread at all stages of AI systems, boosting the research on various types of attacks and security/privacy-enhancing technologies with different focuses on the training and deployment phases.
I will discuss the recent advances in these attacks and security/privacy-enhancing technologies, with regarding to 1) threats the training phases: poisoning/backdoor attacks and verifiable machine learning, and 2) threats the deployment phases: adversarial attacks, model inversion/model extraction/membership inference attacks, and authentication attacks.
I will also discuss future opportunities, including data/model privacy-enhancing technologies, the robustness of ML, and the explainable AI.
报告时间: 2022年12月 1日 下午14:30
报告地点: 腾讯会议(会议号:533-663-582)
主讲人简介:王骞,武汉大学二级教授,国家基础加强计划重点基础研究项目“技术首席专家”,国家海外高层次青年引进人才,获国家优秀青年科学基金资助, 入選2021、2022年斯坦福大学全球前2%顶尖科学家。长期从事网络空间安全领域研究,提出的理论创新成果与研制的多个安全系统为推动云计算数据安全、移动智能系统安全发展,起到了重要作用。获2018年IEEE TCSC“早期职业杰出研究奖”、2016年IEEE ComSoc亚太区“杰出青年研究学者奖”。主持国家基础加强计划重点基础研究项目、装备预研教育部联合基金重点项目、国家自然科学基金重点支持项目、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等。发表论文200余篇,其中CCF A类论文120余篇,包括ACM CCS、USENIX Security、NDSS、ACM MobiCom、ICML等信息安全、移动计算、机器学习领域国际顶级会议,获顶级会议ICDCS、ICNP等最佳论文奖8次,总引用逾21000次。获国际及国内授权专利20余项。指导的博士生入选“华为天才少年计划”。担任信息安全领域顶级期刊IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (TDSC)、IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)等国际刊物编委,以及网络安全领域四大会议ACM CCS、USENIX Security等国际会议程序委员会委员。
诚挚邀请感兴趣的老师和学生在线参加本次研讨会!