报告题目：边缘数据管理：边缘问题边缘解决
报 告 人：何强
报告时间：2023年9月13日14:00
报告地点：信息科技大楼A916-917会议室
主 持 人：刘琦教授、许小龙教授
专家简介：
何强，华中科技大学计算机学院教授，博导，国家级青年人才，获得华中科技大学-澳大利亚斯威本科技大学双博士学位，曾在澳大利亚斯威本科技大学任讲师、高级讲师和副教授，主持和参与国家级科研项目7项，在CCF A类会议和期刊上发表高水平学术论文70余篇，在ACM/IEEE Transactions上发表论文80余篇，5次获国际会议最佳论文奖和最佳学生论文奖，3次获得校级杰出科研奖，培养的博士生4次获得优秀博士生奖，主要研究方向包括边缘计算、云计算和服务计算。
报告简介：
在边缘计算环境中，应用提供商（如爱奇艺、Bilibili等）能够把热门数据缓存在5G基站，为终端用户提供超低延迟的数据访问服务，同时减少后端网络压力和流量开销。但是，边缘计算环境有别于云计算环境的特征带来了全新的挑战，在此次报告中，我们将介绍何强团队基于“边缘问题边缘解决”的思想在边缘数据缓存，分发和安全方面的研究和进展。
报告题目： Recent Advances and Challenges in Membership Inference Attacks on Machine Learning
报 告 人：Dr Xuyun Zhang (张旭云)
报告时间：2023年9月13日14:00
报告地点：信息科技大楼A916-917会议室
主 持 人：刘琦教授、许小龙教授
专家简介：
张旭云，现为澳大利亚ARC DECRA Fellow, 麦考瑞大学(Macquarie University)计算机学院Senior Lecturer，网络空间安全专业主任。 获悉尼科技大学(University of Technology Sydney)博士学位，南京大学硕士与学士学位，曾任职于新西兰奥克兰大学(The University of Auckland)和澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)。主要研究方向包括数据与模型隐私保护、异常检测等。
报告简介：
Recently, data privacy and machine learning model security have received increasing attention from both academia and industry given the wide deployment of machine learning models in many real-world applications and the strict data privacy and cyber security regulations and laws issued by many governments. Machine learning (ML) models have been widely applied to various applications, but recent studies have shown that ML models are vulnerable to membership inference attacks (MIAs). MIAs aim to infer whether a data record was used to train a target model or not, and can directly lead to a severe privacy breach. MIAs have been shown to be effective on various ML models and many defence methods have been proposed accordingly to mitigate MIAs. In this talk, we would briefly discuss the recent advances of MIAs and provide the taxonomies for both attacks and defences to inspire the researchers who wish to follow this area. Then, we present our recent relevant work about source inference attack and membership inference via backdooring.
报告题目： 面向物联网的数据挖掘关键技术研究
报 告 人： 戴海鹏
报告时间：2023年9月13日14:00
报告地点：信息科技大楼A916-917会议室
主 持 人：刘琦教授、许小龙教授
专家简介：
戴海鹏，南京大学计算机科学与技术系副教授，博导，国家级青年人才计划入选者。获ACM中国新星奖、IEEE可扩展计算技术委员会职业中期卓越研究成就奖、中国电子学会优秀科技工作者等荣誉。研究方向为物联网、数据挖掘、移动计算等。发表国际著名会议期刊论文200余篇，含CCF A类80余篇，包括SIGMOD、VLDB、ICDE、WWW、ATC、INFOCOM等国际一流会议。曾获CCF A类会议INFOCOM最佳论文提名奖；CCF B类会议ICNP最佳论文奖及SECON最佳论文奖亚军。主持和承担国自科面上、联合基金重点、国家重点研发等项目十余项。担任ACM SIGCOMM China秘书长等职务。担任ISPA、HPCC等十余次会议主席职务。担任中文CCF A类期刊《电子学报》青年编委等职务。
报告简介：
随着物联网技术不断发展，规模飞速扩展，全球数据量呈爆炸性增长趋势，数据形态亦由传统静态数据向海量动态数据转变，总的来说获取信息更为多样，相互关系更为复杂，所在环境更为动态。紧凑数据结构设计已成为当前研究热点，其重点在于如何对数据进行低空间的抽象存储，并设计场景适配的高效访问和查询等处理方法。研究挑战主要来源于轻量级、通用性、实时性等客观需求。报告主要介绍近几年讲者在面向物联网新型紧凑数据结构设计方面取得的一些成果，重点关注考虑元素内在信息的轻量级哈希自适应布鲁姆过滤器、数据流中二次项元素的通用挖掘框架、以及支持动态实时伸缩的新型过滤器的设计。
欢迎广大师生踊跃参加！
软件学院
2023年9月7日