2022年11月3日，计算机科学与技术学院举行了智汇论坛2022年第五期（总第九期）活动。本次活动邀请美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学计算机科学系博士候选人熊作彬以“联邦学习中的隐私攻击与隐私保护”为题作专题讲座。
在当前广泛的数据驱动的应用中，处理大量数据、提供优质服务和保护用户的隐私已成为重要的需求。在这些场景下，联邦学习（Federated Learning, FL）因兼有分布式学习和隐私考量的特点，被视为一种有前途的技术范式。尽管研究联邦学习中的隐私保护非常重要，且在不同方面引起了许多关注，但现有的研究在实际应用中仍然远非完美。在这次的讲座中，熊作彬针对联邦学习场景下的基于数据分布的隐私攻击，隐私数据生成和隐私数据的删除三个现实问题分别讲述了隐私相关的研究。
主讲人简介：熊作彬于2019年在哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院获得硕士学位。目前，其为美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学计算机科学系的博士候选人。他的研究兴趣涵盖了数据隐私、网络安全、机器学习和物联网等广泛领域。自2019年以来，他成为IEEE的学生会员，并担任一些国际期刊的审稿人，如IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), IEEE Internet of Things Journal (IoT-J), IEEE Transactions on Wireless Communication (TWC), IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE).