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讲准字【2022】第220号:SecureNLP:具有隐私保护的多方自然语言处理系统

发布时间:2022-10-06|浏览次数:

讲座报告主题:SecureNLP:具有隐私保护的多方自然语言处理系统
专家姓名:何德彪
日期:2022-10-09 时间:19:00
地点:线下计算机楼208,线上Tencent会议:401 588 865
主办单位:计算机科学与通信工程学院


主讲概况:何德彪,武汉大学国家网络安全学院教授、博士生导师,密码科学与技术系系主任,湖北省区块链技术创新研究院常务副院长。长期从事密码学、区块链技术等领域的研究工作;入选国家级人才(2019),全球高被引科学家(2019,2020,2021)和中国高被引学者(2020,2021);主持国家重点研发计划、国家自然科学基金联合基金重点项目、湖北省杰出青年基金等科研项目30余项;获得教育部自然科学奖一等奖1项和湖北省自然科学奖二等奖1项;在IEEE TIFS,IEEE TDSC,USENIX Security 等国内外著名期刊/会议上发表学术论文100 余篇,GOOGLE学术引用次数超过1万次;获得IEEE Systems Journal、IET Information Security、 MSN2020等国际知名期刊/会议最佳论文奖6项;担任Frontiers of Computer Science、IET Wireless Sensor Systems、密码学报等多个国内外知名期刊的编委;担任国家自然科学基金会评专家、国家重点研发计划视频答辩专家、湖北省商用密码协会会长等学术职务。研究专长:密码学、区块链技术。


主讲内容概况:自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,目前已得到广泛应用,例如机器翻译、语义分析和智能语音助手等。自然语言处理模型的准确度依赖于大量数据的汇集,但是由此也引发了关于数据隐私问题的争议。因此,选择基于卷积神经网络的Seq2Seq(全称Sequence to Sequence,序列对序列)深度学习模型,设计了一个隐私安全的序列转化系统SecureNLP。具体来讲,采用安全多方计算的思路将非线性激活函数sigmoid和tanh部署于分布式的计算框架,在此基础上安全实行分布式序列转化协议:即隐私保护LSTM模型PrivLSTM和隐私保护序列转化模型PrivSEQ2SEQ。在半诚实模型下证明了所设计协议的安全性,即假设敌手会诚实实行协议但无法分析到任何有效信息。最后,基于C++和Python的实验结果表明所设计协议具有较好的性能,非常适用于跨平台自然语言处理任务。


欢迎师生参加!

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