報告時間：2023年5月28日 星期日 上午10：00—11：30

報告地點(diǎn)：電航樓218

報告摘要：

圖學(xué)習(xí)最近被廣泛關(guān)注，且在圖相關(guān)任務(wù)（如圖分類,、點(diǎn)分類,、鏈接分析等）取得最佳效果。然而,，近來研究表明當(dāng)前圖學(xué)習(xí)方法對安全和隱私攻擊非常脆弱。本報告將首先介紹針對圖結(jié)構(gòu)安全攻擊的（第一個）具有理論保證的防御方法,。該方法基于當(dāng)前最為流行的隨機(jī)平滑技術(shù),，且獲得最緊致的理論防御效果。其次,，將介紹報告人提出的（第一個）隱私保護(hù)圖表征學(xué)習(xí)框架,。該框架同時涉及主任務(wù)以及隱私保護(hù)任務(wù)。報告人團(tuán)隊(duì)用互信息形式化兩任務(wù),，推導(dǎo)出易處理的變分界,，繼而通過參數(shù)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取變分界。

報告人簡介：

王炳輝,，現(xiàn)任伊利諾伊理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授,，芝加哥數(shù)據(jù)研究中心IDEAL成員。他于2012年和2015年分別獲得大連理工大學(xué)本科和碩士學(xué)位,，于2019年獲得愛荷華州立大學(xué)博士學(xué)位,。2019-2021年杜克大學(xué)博士后。研究方向?yàn)椋嚎尚刨嚈C(jī)器學(xué)習(xí)及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的安全隱私,。博士后師從陳怡然(IEEE/ACM Fellow),，博士導(dǎo)師Neil Zhenqiang Gong（北美計(jì)算機(jī)華人學(xué)者協(xié)會學(xué)術(shù)新星獎）,。王博士在頂級安全會議（如IEEE S&P, CCS, NDSS）和期刊（如IEEE TIFS, IEEE TNNLS），以及人工智能/計(jì)算機(jī)視覺/數(shù)據(jù)挖掘會議（如NeurIPS, ICLR, ECCV, CVPR, KDD, WWW, INFOCOM等）發(fā)表論文30余篇,。他獲得2022年度百度學(xué)術(shù)AI+X全球Top50華人青年學(xué)者稱號, 2022年度美國自然科學(xué)金NSF CRII Award,，2022年度思科（Cisco）研究獎, 2021年度亞馬遜(Amazon)研究獎等。同時,，他的科研成果獲得多篇最佳論文（提名）獎,，如2020 DeepMind Best Abstract Award, 2019 NDSS Distinguished Paper Award Honorable Mention, and 2017 INFOCOM best paper finalist。

信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院

2023年5月25日