密码学与机器学习隐私保护

活动介绍

上海白玉兰开源开放研究院发起的“青年学者论坛”，意在为国内外大数据及人工智能领域的优秀青年学者，搭建一个非正式交流平台。我们诚邀发表在国际顶会的论文作者，以第一视角介绍其学术观点、研究细节、成果展现、相关领域前沿方向等话题，促进观点碰撞及交流合作。

此次是“青年学者论坛”第十四期活动，青年学者论坛讲师及志愿者持续招募中。如有意愿，请与我们联系，欢迎广大同学们积极参与。
Email：chengh@baiyulan.org.cn （邮件主题：青年学者论坛）
微信：chhao01 （验证消息：青年学者论坛）

• 摘要

机器学习数据的隐私已经得到广泛的关注。由于数据的分散和数据隐私的问题为数据建模带来了极大的困难。密码学是解决数据隐私的一门学科，当前学术界和产业界都在积极的通过密码学来解决机器学习中的隐私保护问题。本次分享将介绍基于 TensorFlow 打造的隐私 AI 框架 Rosetta 的最新研发进展，包括如何实现在多源数据集上进行安全的大规模AI模型训练和预测、如何将密码学算法无缝快速的集成到TF框架中等。

相关论文

1.Yuanfeng Chen, Gaofeng Huang, Junjie Shi, Xiang Xie, Yilin Yan. Rosetta: A Privacy-Preserving Framework Based on TensorFlow. https://github.com/LatticeX-Foundation/Rosetta.
2.Tianyi Liu, Xiang Xie, Yupeng Zhang. zkCNN: Zero Knowledge Proofs for Convolutional Neural Network Predictions and Accuracy. In ACM CCS 2021.
3. Chenkai Weng and Kang Yang and Xiang Xie and Jonathan Katz and Xiao Wang. Mystique: Efficient Conversions for Zero-Knowledge Proofs with Applications to Machine Learning. In Usenix Security 2021.

活动安排

讲师介绍

谢翔，中国科学院软件研究所理论密码学博士，矩阵元技术有限公司算法科学家。全面负责矩阵元公司安全与密码算法的研发工作。在密码学的顶尖学术会议Eurocrypt，CCS，Usenix Security，Asiacrypt，PKC等发表多篇论文。相关成果均已转化成公司新产品、新技术，并先后申请了42项专利。

评议人

衣俊霖，上海交通大学凯原法学院博士研究生，上海交通大学大数据联合创新实验室主任助理。曾任美国亚马逊高级工程师、研发经理。主要研究方向：法理学、数据治理和算法规制。

合作媒体

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• 数据与智能
• 示说