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新型流密碼算法設計研究

針對當前主流的流密碼算法，分析主要組件的密碼性質(zhì)和實現(xiàn)效率優(yōu)化情況，提出安全高效的主要組件新模型，?? 設計新的流密碼算法。

鐘江華

2

多服務器隱私信息檢索方案新型結(jié)果驗證技術(shù)研究

針對多服務器隱私信息檢索方案中部分服務器惡意參與方案執(zhí)行提供錯誤應答的問題設計新型快速驗證技術(shù)，確保客戶端所提取結(jié)果的完整性，為此類方案在云計算等場景下的應用提供增強的安全保證。

王麗萍

3

輸入錯誤容忍的口令認證研究

針對輸入錯誤容忍背景下口令認證系統(tǒng)面臨的安全威脅，從密碼協(xié)議的角度，探索合法用戶使用存在微小輸入錯誤的口令進行登錄的可行性，以期在不顯著降低系統(tǒng)的安全性的同時，大大提高口令認證的可用性。

陳馳

4

面向機器學習的快速同態(tài)計算方法

針對機器學習中大量函數(shù)難以用多項式有效逼近的問題，研究基于自舉算法的同態(tài)密文計算方法，通過設計更為高效的函數(shù)自舉算法，實現(xiàn)對復雜函數(shù)的快速同態(tài)計算。

王晗

5

面向行為分析的智能惡意文件檢測技術(shù)研究

針對當前惡意文件功能日益復雜、惡意代碼隱蔽性大幅增強、不同惡意文件間逐步呈現(xiàn)高關(guān)聯(lián)性給傳統(tǒng)惡意文件分析技術(shù)帶來的壓力與挑戰(zhàn)，研究并提出面向行為分析的智能化惡意文件檢測框架，突破惡意文件精準、全面、高效識別的技術(shù)瓶頸

陳愷/梁瑞剛

6

分布式可信模型及關(guān)鍵機制研究

針對當前可信計算中心驗證節(jié)點在大規(guī)模網(wǎng)絡應用時存在性能瓶的問題，研究面向物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡的分布式可信模型，針對可信報告存儲、動態(tài)網(wǎng)絡的高效可信驗證等方面開展研究，為可信網(wǎng)絡的構(gòu)建提供技術(shù)支撐。

陳愷/梁瑞剛

7

算力網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式數(shù)據(jù)安全聚合算法

針對典型分布式計算場景，尤其是多地域節(jié)點協(xié)同計算時的數(shù)據(jù)安全聚合需求，研究高精度、高效率、高安全性的多節(jié)點數(shù)據(jù)聚合算法，解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)加密聚合算法在準確度、效率以及應用規(guī)模方面的不足。
研究1）矩陣的自適應向量特征提取與降維技術(shù)。多節(jié)點協(xié)同計算任務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上往往具有相同的稀疏性，可以通過設計通用的變換矩陣對數(shù)據(jù)進行無損變換，降低數(shù)據(jù)大小，提高傳輸效率，在不損害最終聚合精度的同時滿足安全聚合需求。2）面向矩陣加密和壓縮的向量剪枝技術(shù)。多節(jié)點協(xié)同計算任務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，存在部分數(shù)據(jù)對最終聚合效果貢獻極小，但在隱私安全中比較重要，通過設計特定剪枝方案，將這部分數(shù)據(jù)進行剔除，從而在不降低精度的同時，提高安全性以及聚合效率。3）基于矢量量化的超高壓縮率矩陣壓縮方案。在面對超大規(guī)模的聚合場景時，提出注重效率的超高壓縮率矩陣壓縮方案，使用矢量量化進行數(shù)據(jù)壓縮，同時可以進行高效，安全地聚合。4）基于敏感度感知的自適應誤差回傳方案。在面對不同精度要求的復雜場景下，研究開發(fā)自適應誤差回傳技術(shù)，通過分析原始數(shù)據(jù)和壓縮后數(shù)據(jù)的殘差，提取殘差中較為重要的部分進行回傳，從而提高精度。

侯銳

8

持久內(nèi)存高效安全保障技術(shù)研究

持久內(nèi)存相比傳統(tǒng)內(nèi)存有著存儲密度高、靜態(tài)功耗低、數(shù)據(jù)非易失等優(yōu)勢，有望用于構(gòu)建大內(nèi)存系統(tǒng)以滿足AI大模型等新興應用的需求。針對持久內(nèi)存安全保障開銷大的問題，從安全保障延遲隱藏、元數(shù)據(jù)緩存管理、安全元數(shù)據(jù)布局等層面，研究并提出持久內(nèi)存高效安全保障方法，為構(gòu)建高效安全的大內(nèi)存系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。

張江偉

9

稀疏移動群智感知中的隱私安全關(guān)鍵技術(shù)研究

針對當前稀疏移動群智感知數(shù)據(jù)低秩冗余、海量豐富、質(zhì)量參差等特征，研究成本-質(zhì)量高效的，具有隱私保護效用以及對惡意攻擊穩(wěn)健的稀疏移動群智感知關(guān)鍵技術(shù)，為移動群智感知的高效性和安全性提供技術(shù)支持。

王志偉

10

生物信息隱私計算技術(shù)研究

針對生物信息分析過程中如何保護用戶隱私數(shù)據(jù)的問題，從用戶數(shù)據(jù)上傳、計算流程處理、生成結(jié)果保存、文件分發(fā)下載等環(huán)節(jié)為切入點，研究計算分析全流程安全可信環(huán)境構(gòu)建方法，為生物信息隱私計算提供技術(shù)支撐。

趙路坦

11

基于處理器芯片的內(nèi)存漏洞防御技術(shù)研究

針對差異化的內(nèi)存漏洞攻擊鏈，通過抽象攻擊鏈中共性關(guān)鍵步驟構(gòu)建通用攻擊模型，從微體系結(jié)構(gòu)層面挖掘該模型中訪存指令的惡意行為特征，提出一套基于訪存指令安全約束的片上內(nèi)存漏洞防御方案。

李沛南

12

自動駕駛感知系統(tǒng)高遷移性對抗樣本生成技術(shù)研究

針對當前主流的自動駕駛系統(tǒng)，研究面向多模態(tài)感知與融合感知，包括語音感知模型、攝像頭感知模型和LiDAR感知模型的物理對抗攻擊魯棒性提升技術(shù)，生成高遷移性對抗樣本，實現(xiàn)自動駕駛感知系統(tǒng)魯棒性物理對抗攻擊。

陳愷/趙月

13

面向預訓練模型下游任務的可遷移后門技術(shù)研究

基于模型編輯技術(shù)，研究低成本、可遷移的后門攻擊方法，實現(xiàn)針對下游任務的輕量級高效后門嵌入

孟國柱

14

基于同態(tài)加密和多方安全計算的AI隱私推理系統(tǒng)優(yōu)化研究

針對AI系統(tǒng)中模型推理可能存在的隱私泄露問題，通過引入同態(tài)加密和多方安全計算等安全技術(shù)，對推理過程中的數(shù)據(jù)和模型進行隱私保護。同時，研究如何優(yōu)化推理系統(tǒng)的計算速度和通信效率，以提高系統(tǒng)的性能和安全性。

張江偉

15

聯(lián)邦學習隱私計算及博弈優(yōu)化研究

針對當前聯(lián)邦學習面臨的安全功能可組合性不足、隱私協(xié)議質(zhì)效難均衡、激勵相容優(yōu)化困難等問題，從聯(lián)邦學習的可組合安全模型、數(shù)據(jù)和模型隱私協(xié)議機制、高穩(wěn)健博弈優(yōu)化方法等方面，提出聯(lián)邦學習的可組合安全機制與理性協(xié)議優(yōu)化機制，為大數(shù)據(jù)安全融合與利用提供技術(shù)支撐。

陳馳

16

機器學習模型完整性保護與驗證方法

基于密碼技術(shù)研究機器學習模型的完整性保護與驗證方法，保護模型自身安全性，證明其準確性和預測效果，研究基于安全多方計算技術(shù)的機器學習完整性驗證方法，為機器學習安全性保護提供理論方法和關(guān)鍵技術(shù)。

陳馳

17

惡意安全高效的大模型安全推理技術(shù)研究

大模型安全推理是當前安全多方計算實用化最具挑戰(zhàn)性的任務之一，計算代價大、通信開銷高，多方惡意安全下的方案性能更難以接受；針對上述挑戰(zhàn)，研究高效的基礎惡意安全多方計算協(xié)議，研究高性能的矩陣乘、比較、排序、非線性函數(shù)評估等面向機器學習的安全計算協(xié)議，研究基于GPU加速的機器學習安全推理方案；實現(xiàn)一套安全高效的機器學習（包括傳統(tǒng)機器學習模型、神經(jīng)網(wǎng)絡和圖文/語言大模型等）推理平臺，為行業(yè)（政務、電力、醫(yī)療等）數(shù)據(jù)安全共享利用提供技術(shù)支撐。

陳小軍

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推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)隱私保護關(guān)鍵技術(shù)研究

結(jié)合推薦系統(tǒng)的特性，綜合利用不同數(shù)據(jù)隱私保護策略（例如安全多方計算、差分隱私和同態(tài)加密）研究并提出滿足數(shù)據(jù)隱私保護需求的個性化推薦模型框架、算法和優(yōu)化策略，從而有效權(quán)衡用戶的個性化推薦需求和數(shù)據(jù)隱私保護需求，為增強推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全性提供支撐。

侯銳

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GPU漏洞分析及利用

挖掘主流商用GPU的硬件安全漏洞，尤其是動態(tài)電壓頻率調(diào)整機制對于GPU安全性的影響，并設計自動化或半自動化的分析方法。在此基礎上，進一步研究GPU安全漏洞對大模型推理及訓練安全性、隱私保護能力的影響。

侯銳