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2023年7月14日， UCLA助理教授田园老师来到复旦大学江湾校区二号交叉学科楼，分享了题为“Towards Regulated Secure and Privacy-Preserving Computing Platforms”的讲座。
UCLA的田园老师给实验室同学们介绍了田园老师团队在Web插件隐私、IoT设备隐私、隐私机器学习三个方面的研究成果。
在Web插件隐私方面，田园老师介绍了如何基于静态分析的思路，构建跨语言的属性图，连接Web插件全生命周期的数据流，从而检测个人数据泄露风险。该工作同时与法律方面专家合作，通过解读隐私合规，构建隐私检测规则，辅助Web插件的隐私安全检测。
在IoT设备隐私方面，田园老师介绍了属性与模型驱动的IoT隐私安全测试工具的设计思路，提出基于文档分析与网络协议分析相结合，逆向建模实际IoT设备的状态机，发现了11种恶意攻击面。
在隐私机器学习方面，田园老师介绍了首个适配GPU的隐私机器学习模型训练算法，通过双线性特性，将机器学习模型训练过程中的线性计算拆解成更小规模的计算子任务，加速密码学层面计算。
在报告后的提问环节中，实验室同学们针对如何开展各方面的隐私安全问题与田园老师进行了热烈的交流互动与讨论。
演
讲
者
简
介
Yuan Tian is an Assistant Professor of Electrical and Computer Engineering, and the Institute for Technology, Law and Policy (ITLP) at the University of California, Los Angeles. She was an Assistant Professor at the University of Virginia, and she obtained her Ph.D. from Carnegie Mellon University in 2017. Her research interests involve security and privacy and their interactions with computer systems, machine learning, and human-computer interaction. Her current research focuses on developing new computing platforms with strong security and privacy features, particularly in the Internet of Things and machine learning.
文案：Whitzard AI
审核：潘旭东、洪赓
排版：边顾
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