曹珍富

华东师范大学 特聘教授

国家首批二级教授，上海市领军人才。发表500余篇高水平学术论文，其中SCI检索200余篇，EI检索300余篇，总引用超过15000次。出版专著7部（包括1部CRC出版的英文专著）。主持国家自然科学基金项目（包括A3前瞻计划项目、重点项目、杰出青年基金项目5项）、科技部863计划等，获省部级以上奖励9项。获中国科学院青年奖励研究基金、霍英东教育基金会青年教师奖、上海徐光启科技奖章金奖、华东地区IT英才奖、国际旗舰会议IEEE ICC最佳论文奖等。

报告题目：现代密码学的新发展——依数据安全的需要而发展

本报告用通俗易懂的语言介绍现代密码学的新发展问题，说明依数据安全的需要而发展的新密码学理论与现代数学密不可分，与现代科学技术密不可分。同时，介绍了报告人近几年在这方面的新研究成果，尤其是介绍了《New Directions of Modern Cryptography》中部分内容的发展和近年来在数据安全方面的主要工作。“依数据安全的需要而发展”的密码学要既安全又好用，这是现代密码学的新发展方向。

谷大武

上海交通大学 教授

CCF杰出会员、 教育部长江学者，特聘教授，曾任CCF上海会员活动中心主席。在后量子与轻量级密码、侧信道密码工程、数据隐私计算与区块链、代码安全防护等方面解决了一系列理论和技术问题，在国际公认的4大安全会议（ACM CCS，IEEE S&P，USENIX Security，NDSS）和3大密码会议（美密，欧密，亚密）都发表高影响力论文，部分成果在国家重要领域和行业部门形成落地应用。先后获国家科技进步奖1项，省部级科学技术奖5项，中国密码学会密码创新一等奖、国家网络安全优秀人才奖、上海市科技精英奖等。

报告题目：面向区块链的隐私保护研究若干进展

在参与方互不信任的情况下，具有去中心化特点的区块链技术一定程度上实现了全球范围内的开放性合作，但同时也面临着隐私泄露的风险。报告将从链上数据和链下计算两方面介绍区块链系统中用户的隐私安全问题。对于存储在链上的数据，我们将探讨如何解决交易数据和非交易数据的隐私泄露问题。对于链下计算，将从提升性能和安全两方面介绍隐私计算协议。报告最后也将对区块链应用中仍然存在的隐私保护研究问题进行展望。

沈晴霓

北京大学 教授

边缘计算产业联盟安全工作组主席、国际通信与信息安全会议指导委员会委员。主持与参加国家自然科学基金重点和面上项目、“核高基”国家重大专项、国家863计划、国家预研项目、深圳科技攻关重点项目，与华为、IBM、Intel、AWS、八分量等企业合作项目30多项，在TDSC、CCS、NDSS、ACSAC、ESORICS等发表论文90余篇，授权发明专利30余项，参与制定国家标准3项。获批首批“国家精品在线开放课程”，获省部级科技奖2项，入选2021年度“科创中国”开源创新榜。

报告题目：大数据计算环境下的隐私保护技术现状

在大数据计算环境下实现数据的隐私保护成为了近年来国内外的研究热点。本报告将对从大数据计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发，依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险，分析基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等技术进展，并讨论未来研究趋势。

何德彪

武汉大学 教授

全球高被引科学家和中国高被引学者；主持国家重点研发计划、国家自然科学基金联合基金重点项目、湖北省杰出青年基金等科研项目30余项；获教育部自然科学奖一等奖1项和湖北省自然科学奖二等奖1项；在IEEE TIFS，IEEE TDSC，USENIX Security等期刊/会议上发表学术论文100余篇，谷歌学术引用次数超过1万次；获得IEEE Systems Journal、IET Information Security、 MSN2020等最佳论文奖6项；担任Frontiers of Computer Science、IET Wireless Sensor Systems等编委。

报告题目：PCNNCEC: 基于端-边-云协同的高效隐私保护卷积神经网络推断方法

在资源受限的设备上部署卷积神经网络推理应用程序对物联网系统仍然是一个显著挑战。我们设计了一种新的基于云-边-端协同的高效保护隐私卷积神经网络推理框架(PCNNCEC)，将IoT中的云模型和客户端数据分成两个秘密共享，发送给两个不共谋的边缘服务器，通过应用一些安全两方计算协议，两个边缘服务器可以在不学习任何模型和数据的情况下共同计算预测结果，实验结果表明，我们提出的安全比较协议在低延迟和高吞吐量之间取得了更好的权衡。