2022年InForSec网络空间安全大学生夏令营学术专场，快来和导师面对面交流！

程光  东南大学网络空间安全学院院长、教授

嘉宾介绍：

程光，东南大学教授、博导，现任东南大学网络空间安全学院执行院长，计算机网络和信息集成教育部重点实验室主任、国家网络空间国际治理研究基地(东南大学)执行主任、江苏省网络空间安全高校联盟理事长、中国指挥控制学会网络空间安全专委会副主任、信息系统安全国防实验室学术委员会委员等社会兼职。

2003年获东南大学工学博士,2006年-2007年在美国佐治亚理工大学从事博士后研究,2012年和2016年期间分别在美国亚利桑那大学和美国德州奥斯汀分校从事高级访问学者研究工作。2017年被中央网信办评为 “网络安全优秀教师”，入选江苏省“青蓝工程”、“333工程”、“六大人才高峰”、“华英青年学者”、“华英学者”。主持中央网信办、教育部的“一流网络安全学院建设示范项目”、“网络空间国际治理研究基地”、教育部网络空间安全新工科等项目。2018年获得国家教学成果一等奖，2014年获得江苏省科学技术奖二等奖等。

研究方向为在网络空间安全、流量大数据、未来网络理论与方法等研究领域承担国家省部级科研项目30项。在国内外顶级会议和期刊如IEEE/ACM Transactions on Networking、计算机学报、软件学报等发表学术论文100余篇，发表SCI索引论文近20篇，出版专著6部。获得国家、省部级和企业科研项目资助30余项，取得了创新性研究成果；获得授权发明专利22项，已经成功转化5项专利。出版专著7部，培养研究生100余人。

邹德清  华中科技大学网络空间安全学院副院长、教授

报告主题： 结合软件安全工作谈有价值研究

内容摘要：

嘉宾介绍：

邹德清，博士，华中科技大学教授、博士生导师，网络空间安全学院副院长兼计算机学院副院长，国家网络安全优秀教师，教育部新世纪优秀人才，教育部网络空间安全教育指导委员会委员，国家网络安全人才与创新基地办公室副主任，武汉市网络安全战略与发展研究院副院长，武汉•中国光谷信息与网络空间安全产业技术创新联盟理事长，中文信息学会大数据安全与隐私计算专委会副秘书长。 主持科技部网络空间安全重点专项课题、863课题、国家自然科学基金等多个国家重要项目，也是973计划项目“云计算安全基础理论与方法研究”的技术负责人，出版著作4部，发表重要学术论文100余篇。申请／获得40余项国家技术发明专利（包括：3项国际专利）。获1项教育部技术发明一等奖，1项湖北省科技进步一等奖。

钱志云   加州大学河滨分校副教授

报告主题：漫谈漏洞研究

嘉宾介绍：

钱志云是加州大学河滨分校 (University of California, Riverside) 的副教授。他的研究兴趣在于网络，操作系统，以及软件安全。其中涉及到TCP/IP协议的设计与实现，安卓操作系统的漏洞挖掘和分析，以及侧信道在网络系统领域中的安全性研究。研究曾获得  ACM CCS 2020 Distinguished Paper Award, IRTF Applied Networking Research Prize, Facebook Internet Defense Prize Finalist, 以及 GeekPwn 最大脑洞奖。 

张玉清  中国科学院大学教授

报告主题：国际网络空间安全顶级学术会议介绍与数据分析

内容摘要：

国际网络空间安全顶级学术会议：三大密码会（美密、欧密、亚密）+系统安全四大顶会（ACM CCS、USENIX SECURITY、IEEE S&P、NDSS）介绍，1980-2022年顶会数据与分析，中国大陆作者与单位数据统计与分析，国际安全研究方向分析等。

嘉宾介绍：

张玉清，教授/博导，国家计算机网络入侵防范中心主任，主要从事网络与系统安全方面的研究，发表SCI/EI论文100余篇，其中有ACM CCS、USENIX SECURITY、IEEE S&P、NDSS、TDSC等，制定国家及行业标准7个，先后承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家242信息安全计划项目等课题。主要研究方向：网络攻击与防御、安全漏洞挖掘与利用、人工智能与安全、物联网安全等。

蔺琛皓 西安交通大学研究员 博士生导师

报告主题：AI系统安全风险与测试评估

内容摘要：

随着人工智能技术的发展和应用，其安全性问题也广受关注。本报告围绕AI安全，结合最新的相关研究进展及本团队在相关方面的研究成果，针对AI系统中信息传递全流程的安全风险及攻防技术开展介绍，覆盖AI系统的数据层、模型层、框架层的安全分析，并介绍相关的测试评估与修复技术。

嘉宾介绍：

蔺琛皓，西安交通大学青年拔尖人才、特聘研究员，博士生导师。本硕博分别毕业于西安交通大学、美国哥伦比亚大学及香港理工大学，入选深圳市海外高层次人才、陕西省高层次人才引进计划、陕西省青年科技新星等。目前主要研究领域为人工智能安全、对抗性机器学习、智能身份安全分析等。近5年发表IEEE TPAMI、TDSC、TIFS、TIP、PR、AAAI、IJCAI、ECCV等高水平论文20余篇，获得IJCAI-DCM、ICICS等国际会议最佳论文奖。先后主持科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题、重点研发计划青年科学家项目课题、国家自然科学基金区域联合基金重点项目课题、国家自然科学基金青年项目等。承担华为创新项目、OPPO创新项目等多项校企联合项目。担任中国人工智能学会委员、数据安全与隐私计算专委会委员等。

张旭鸿 浙江大学 软件学院研究员，博导

报告主题：数据驱动的模糊测试技术

内容摘要：

为了高效识别软件中的漏洞，模糊测试技术成为学术界与工业界的研究热点之一，但是现有模糊测试技术仍存在着效率低、随机性强等问题，如何实现智能化的模糊测试仍需进一步加强研究。本次报告将围绕数据驱动的模糊测试技术，分析传统模糊测试工具存在的潜在缺陷，并介绍基于强化学习优化的模糊测试新方法。

嘉宾介绍：

张旭鸿，浙江大学平台“百人计划”研究员、博士生导师、浙江大学滨江研究院“百人计划”研究员、浙江大学软件学院人才引进助理，获美国中佛罗里达大学计算机工程博士，曾任职美国领英公司高级机器学习工程师。主要研究方向为人工智能与安全、软件与系统安全，发表IEEE S&P, USENIX Security, ACM CCS，VLDB，ICDE等CCF A类论文20余篇，获ACM CCS 2021最佳论文奖，申请专利20余项，授权美国发明专利1项，中国发明专利2项，研制的多个系统在大型平台上获得部署应用。

张殷乾   南方科技大学教授

报告主题: 打造机密计算的安全底座

内容摘要：

机密计算是一种新兴的安全技术，它利用可信执行环境对计算过程中的数据进行加密和保护，实现数据的“可用而不可见”。在我国数据安全技术创新的战略背景下，机密计算技术具有非常广阔应用前景。然而，机密计算同样面临着各种安全威胁。本次报告将重点介绍针对机密计算的安全威胁，以及我们为打造机密计算的安全底座进行的一系列研究工作。

嘉宾介绍：

张殷乾，南方科技大学计算机科学与工程系教授，曾任美国俄亥俄州立大学助理教授、终身副教授。主要研究方向是计算机系统安全、体系结构安全和区块链安全。ACM云安全研讨会指导委员会主席，曾担任IEEE安全和隐私执行环境设计大会程序委员会主席，并多次担任各类顶级学术会议程序委员会委员，以及美国国防部和国家科学基金会、以及欧洲和香港等国家地区的基金项目评审专家。他的研究曾获得多项美国国家科学基金项目和企业合作项目的支持，并有数十篇成果发表在四大顶级安全会议上。曾获美国国家科学基金青年科学家奖，北美计算机华人学者协会明日之星奖，并入选全球前2%顶尖科学家榜单以及《麻省理工科技评论》中国2022年隐私计算科技创新人物。

张阳 德国CISPA研究中心研究员、博士

报告主题：Title: Quantifying Privacy Risks of Machine Learning Models（量化机器学习模型的隐私风险）

内容摘要：

Machine learning has made tremendous progress during the past decade. While continuing to improve our daily lives, recent research shows that machine learning models are vulnerable to various privacy attacks. In this talk, I will cover our three recent works on quantifying the privacy risks of machine learning models. First, I will talk about some recent development of membership inference. Second, I will discuss the data reconstruction attacks against online learning. In the end, I will present link stealing attacks against graph neural networks.

嘉宾介绍：

Yang Zhang (https://yangzhangalmo.github.io/) is a faculty member at CISPA Helmholtz Center for Information Security, Germany. Previously, he was a group leader at CISPA. He obtained his Ph.D. degree from University of Luxembourg in November 2016. Yang's research interests lie at the intersection of privacy and machine learning. Over the years, he has published multiple papers at top venues in computer science, includin CCS, NDSS, Oakland, and USENIX Security. His work has received the NDSS 2019 distinguished paper award. 

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