报告题目：联邦计算——从联邦查询到联邦学习
报告时间：12月21日（周三）晚上19:30-22：00
参会形式：腾讯会议 会议号：250-501-815
报告人简介：北京航空航天大学计算机学院教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2014年于香港科技大学获计算机科学与工程学博士学位，随后留校担任研究助理教授，2015年入选北京航空航天大学“卓越百人计划”。目前主要研究方向包括：联邦学习、隐私计算、数据库系统、时空大数据挖掘分析与群体智能等。近年来，先后主持国家自然基金重点项目、国家重点研发计划课题等科研项目。在ACM TODS，IEEE TKDE，VLDBJ，SIGMOD，KDD，VLDB，ICDE，AAAI等国际一流期刊和会议上发表论文百余篇，谷歌学术引用7000余次。曾获中国电子学会自然科学一等奖（排名1）、首届阿里巴巴达摩院“青橙奖”、数据库领域CCF-A类会议VLDB 2014“杰出演示系统奖”和数据挖掘领域国际顶级竞赛 KDD Cup 2020全球冠军；担任《Frontiers of Computer Science》期刊的执行编委、《IEEE TKDE》与《IEEE TBD》等国际期刊的编委和多个国际一流会议领域主席；也是CCF杰出会员、杰出讲者、CCF会员与分部工委副主任、CCF走进高校工作组组长。
报告摘要：近年来隐私泄露事件直接威胁到国家安全和经济发展，解决数据要素流动与隐私保护的矛盾已成为服务国家数字经济战略的一项重要挑战。联邦计算以其“原始数据不出域、数据可用不可见”的共享理念为破解跨域数据要素流动问题提供了一种全新思路。本报告首先回顾隐私计算技术与数据科学领域的融合发展历程；随后阐述联邦查询与联邦学习的区别与联系，分析当前联邦计算的前沿技术；然后介绍本团队所研发的联邦计算系统——“虎符”，其已适配当前主流大数据计算平台，支持多方数据自治下的安全高效查询分析；并进一步剖析虎符系统在公共卫生、交通出行与电信安全等行业的应用案例；最后对该领域当前挑战和未来发展进行总结展望。
