报告题目：多技术视角下的隐私计算：权衡与融合

报 告 人：董长宇，广州大学人工智能学院副院长、国家级高层次人才、英国纽卡斯尔大学访问教授

报告时间：2025年11月28日 (星期五) 上午10:00  

报告地点：信息科学与工程学院/网络空间安全学院 624报告厅

邀 请 人：廖鑫教授

报告摘要:

在数字时代，数据的爆炸性增长推动了智能化和数据驱动创新，但同时也带来了前所未有的隐私与安全挑战。如何在充分释放数据价值的同时有效保护个人隐私，成为当前技术发展的核心命题。本报告系统梳理了隐私计算的主要技术路线，包括安全多方计算、差分隐私和可信执行环境等，指出单一技术难以同时满足安全性、效率与可扩展性的多重需求。结合团队在可扩展安全计算协议、高效用差分隐私机制以及可信执行环境应用方面的最新研究进展，报告提出多技术协同融合是应对复杂隐私挑战的关键路径，并展示融合范式在实际场景中的可行性与潜力。最后，报告展望了隐私计算与人工智能深度融合的发展趋势及其面临的技术与伦理挑战。

报告人简介:

董长宇，教授，博士生导师，广州大学人工智能学院副院长，国家级高层次人才，英国纽卡斯尔大学访问教授。博士毕业于伦敦帝国理工学院，曾在英国思克莱德大学、纽卡斯尔大学担任教职，并任英国阿兰图灵研究所图灵学者。主要研究领域为大数据安全隐私计算，包括实用安全多方计算、分布式差分隐私机制、人工智能安全、云计算数据隐私、区块链的隐私安全等研究方向。在上述研究方向主持承担了多个项目及课题，包括英国EPSRC资助项目“实用数据密集型安全计算”、“恶意样本防御方法”、“可问责云计算”，及国家自然基金项目“多方机器学习中推理攻击与防御研究”。在相关研究领域发表高水平论文80余篇，包括安全顶会ACM CCS、USENIX Security、NDSS以及CCF推荐的A类期刊IEEE TDSC/TIFS/TPDS/TKDE等，三篇论文获得国际学术会议最佳论文奖。担任过英国及欧盟多个国家基金项目评审专家及多个国际学术会议程序委员会主席和期刊编委。