2019年4月26日青年博士论坛预告

时间：4月26日(周五) 9:00-11:00

地点：仙林校区计算机学科楼327会议室

报告人: 吴云乘

题目：位置服务中群组最近邻查询处理的隐私保护技术研究

摘要:

随着无线通信和定位技术的日益成熟以及智能移动设备的广泛使用，位置服务得到飞速发展和普及。群组最近邻查询作为最近邻查询的扩展，是位置服务中最重要的查询之一。但是，在群组最近邻查询中存在隐私泄露风险，比如位置能够反映偏好、家庭住址、健康状况等私密信息。因此，每个用户希望在享受位置服务的同时，能够保证自身的位置隐私不会泄露给服务提供商和其他用户。同时，服务提供商花费大量精力和资金来提供位置服务，也希望其数据能够得到利益最大化的利用，并不愿意为了保护用户的位置隐私而返回额外的数据给用户。本报告总结了群组最近邻查询中的四类隐私问题，提出了基于假位置和同态加密的隐私保护框架以及一系列技术手段，以同时保护四类隐私。此外，本报告还将概述多方进行数据共享时的数据安全和隐私保护技术，并展望未来的研究方向。

报告人简介:

吴云乘，2018年博士毕业于中国人民大学信息学院，研究方向是数据安全与隐私保护，包括位置隐私、差分隐私、隐私保护机器学习等，现在蚂蚁金服工作。攻读博士期间在EDBT、DASFAA、IWQoS、ISCC、TrustCom、WCNC等国际会议和计算机学报等期刊上共发表论文12篇，其中一作论文4篇。参与TKDE、CIKM、DASFAA、APWeb/WAIM、NDBC、CWSN、计算机学报等多个期刊和会议审稿。2016年9月至2017年9月到加拿大西蒙弗雷泽大学联合培养。以第一发明人申请发明专利2项，受理1项。参与国家自然科学基金重点项目1项与加拿大NSERC Discovery Grant项目1项。

报告人:王秋

题目：陆地与水下无线网络的连接性与安全性研究

摘要:

无线网络在陆地和水下环境都有快速的发展。随着无线网络的发展，很多研究者关注如何提高无线网络的性能。由于无线网络信道开放的特点，使得连接性和安全性是其性能上两大薄弱的问题。

在对连接性的研究中，报告人主要研究具有两级用户的认知网络。由于在认知网络中，优先权较低的二级用户只能在不影响一级用户的情况下通信，所以其连接性较难被保障，因此需要被研究。在研究过程中，针对陆地和水下不同的环境与不同的载波（陆地是电磁波，水下是声波），分别建立认知二级网络的连接性模型，并进行理论分析和仿真验证。特别地，对陆地的认知网络，对节点使用了定向天线，建立了定向的陆地认知网络，并研究其连接性。研究结果显示，定向天线相比传统的全向天线，可以有效提高二级网络的连接性。

对于安全性的研究，主要研究陆地和水下的传感网的被偷听率。报告者分别对陆地和水下的传感网建立了偷听模型，进行理论分析和仿真验证，并对网络中节点使用了定向天线来降低了其被偷听的概率。

报告人简介:

博士毕业于澳门科技大学，研究方向是无线网络的性能研究。其博士阶段主要研究陆地和水下传感网和认知网络的连接性和安全性，共发表了8篇SCI期刊（4篇一作，其中包括一篇trans期刊）和12篇EI会议（6篇一作），获得了一项美国专利和一项澳大利亚专利。在学术活动上，参与了审稿如IEEE Transactions on Wireless Communications，IEEE Transactions on Vehicular Technology，Globecom等国际期刊和会议。

报告人：刘禹锋

报告题目：图文法空间语义机制的研究

摘要：

可视化语言是由一组给定语法和语义的可视化句子(图)所构成的集合, 例如数据库系统中的E-R图以及面向对象系统中的UML图。作为一种二维化的形式化方法，图文法可以用来直观而规范地描述各类可视化语言。然而，目前大多数图文法形式框架在空间语义处理能力上存在着一些不足之处。针对这些问题，本报告介绍了图文法空间语义处理机制的理论特性，提出了一个新的具有空间语义处理机制的图文法形式框架，并在此基础上设计了新的图分析算法。最后，本报告还讨论了图文法在实际工程中的应用。

报告人简介:

河海大学计算机科学与技术专业博士生，2017年9月至2018年9月在美国德克萨斯大学达拉斯分校联合培养，分别于2014年6月和2009年6月获得河海大学计算机科学与技术专业的硕士学位和学士学位，2009年6月至2011年4月在江苏普华有限公司担任研发工程师。目前的研究方向为软件工程，可视化语言，以及模式识别。在Software: Practice and Experience，Spatial Cognition & Computation，International Conference on Progress in Informatics and Computing，International Workshop on Interactive and Spatial Computing等期刊和会议上发表论文11篇，另获得软件著作权1项。

报告人:魏李娜

题目：图像及视频显著性目标检测

摘要:

显著性检测任务是指检测图像或视频画面中显著性区域的方法，即发现人眼感兴趣的区域，这些区域通常包含整幅图像或整段视频中最关键的内容信息。通过进行图像及视频的显著性检测研究，合理分配计算资源，从而在图像分析、理解和处理工作中，精简运算量并提高准确性。本报告将主要从图像显著性检测、多图像协同显著性检测及视频显著性检测三个部分介绍报告人博士期间所做的工作。

报告人简介:

魏李娜，女，浙江大学计算机科学与技术在读博士，师从吴飞教授和李玺教授。主要从事计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的研究和开发。博士期间的主要研究方向为图像处理，图像及视频的显著性检测等，并取得了多项具有影响力的重要成果。博士期间参与研究了多项国家级项目，如中国工程科技知识中心项目、国家自然科学基金面上项目，973项目等。目前发表学术论文4篇，其中CCF A类会议及期刊2篇，国际会议报告一篇，申请发明专利一项。