【活动预告】美国加州大学洛杉矶分校(UCLA) 助理教授田园11日与您相约清华!
2023-7-9 20:52:44 Author: mp.weixin.qq.com(查看原文) 阅读量:7 收藏

演讲主题:面向规范化的安全和隐私保护计算平台

演讲人:田园 美国加州大学洛杉矶分校(UCLA) 助理教授

时间:2023年7月11日15:00-17:00

地点:清华大学FIT楼3-230会议室

腾讯会议:708-244-023

直播地址:www.inforsec.org/wp/?p=781

现场参会人员请扫描下方二维码报名。(注:清华大学入校需要报备信息。)

内容摘要

计算正在经历一次重大转变。首先,物联网的爆炸性增长使得用户能够通过感知接口(例如麦克风和摄像头)以新颖的方式与计算系统和物理环境进行交互。其次,机器学习算法收集大量数据,并在新的计算系统上做出关键决策。尽管这些趋势带来了前所未有的功能,但也极大地增加了不受信任的算法、实现、接口以及通过它们处理的私人数据的数量,危及用户的安全和隐私。为了规范这些安全和隐私问题,隐私法规如GDPR(通用数据保护条例)和CCPA(加州消费者隐私法案)已经生效。然而,期望的高级安全/隐私/道德属性(来自法规、规范和用户期望)与低级实际实现之间存在巨大的差距。

为了弥合这一差距,我的工作目标是:1)改变平台架构师设计安全系统的方式,2)通过检测实现的安全和隐私违规行为来帮助开发人员,以及3)构建可用和可扩展的隐私保护系统。在本讲座中,我将介绍我的团队如何设计基于原则的解决方案,以确保新兴计算平台的安全和隐私。我将介绍我们构建的两个开发人员工具,用于通过机器学习增强分析来检测安全和隐私违规行为。使用这些工具,我们在Web插件中发现了大量的策略违规行为,并在物联网消息传递协议实现中发现了安全属性违规行为。此外,我还将讨论我们在可扩展的隐私保护机器学习方面的最新工作,这是针对现代机器学习模型和数据的第一个完全通过GPU加速的隐私保护机器学习框架。

演讲人简介

田园是加利福尼亚大学洛杉矶分校电气与计算机工程系和技术、法律与政策研究所的助理教授。她曾任弗吉尼亚大学助理教授,并于2017年获得卡内基梅隆大学的博士学位。她的研究兴趣涉及安全和隐私以及它们与计算机系统、机器学习和人机交互的相互作用。她目前的研究重点是开发具有强大安全和隐私功能的新型计算平台,特别是物联网和机器学习领域。她的工作在反制措施和设计变更方面具有现实影响,已经整合到平台中(如Android、Chrome、Azure和iOS),并影响了标准组织(如互联网工程任务组)的安全建议。她是2022年大川基金会奖、2021年谷歌研究学者奖、2021年Facebook研究奖、2020年NSF CAREER奖、2019年NSF CRII奖和2019年亚马逊AI教职奖的获得者。她的研究成果发表在安全、机器学习和系统领域的顶级会议上。她的项目曾受到IEEE Spectrum、福布斯、财富、Wired和Telegraph等媒体的报道。

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文章来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4ODYzMjU0NQ==&mid=2652313593&idx=1&sn=b89322fbceb6d43317c7bf17b7843c70&chksm=8bc48a77bcb30361493c3dc31bc4eccf792208bf4c5b0980ddfa0123e8868887393891e934ae&scene=58&subscene=0#rd
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