报告题目：机器学习和区块链中数据隐私的加密技术
报告时间：2019年5月10日 上午9:00
报告地点：计算机A515
报告人：张宇鹏 博士
报告人简介：
张宇鹏，美国德州农工大学（TAMU塔木）计算机系助理教授，现在美国加州大学伯克利分校DawnSong教授组进行博士后研究。他主要的研究方向是应用密码学和安全。张宇鹏博士在多方安全计算的机器学习、零知识证明、可验证计算和可搜索加密方面有多篇论文发表在顶级安全会议上。博士期间获得谷歌博士奖学金和马里兰电子工程系最佳博士论文奖。
报告内容简介：
随着机器学习和区块链技术的高速发展，数据隐私成为了一个重要问题。公司收集大量用户的数据去训练机器学习模型，并应用到产品和服务中。在区块链应用中所有的数据都公开储存在区块链上，使得所有用户得以验证并达成共识。虽然这些技术非常的成功，但现阶段他们需要用户牺牲数据的隐私来换取这些应用。
本次讲座中，张宇鹏博士将针对应用密码学技术来解决这些隐私问题展开讨论。首先将讲解通过多方计算加密的机器学习方法，使得公司可以在不得到用户数据内容的情况下训练机器学习模型；其次，讨论可验证计算和零知识证明技术，可以在不泄漏数据的情况下用来证明数据和运算的正确性。
主办单位：
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学软件学院
吉林大学计算机科学技术研究所
符号计算与知识工程教育部重点实验室
吉林大学国家级计算机实验教学示范中心
