报告一题目：Trustworthy Distributed Consensus and Verifiable Computation报告时间：8月4日2:00 PM-2:50 PM线下报告地点：理科大楼B211主持人：邬海琴报告摘要：Consensus in distributed systems, agreeing on a global state under synchronous or asynchronous communication, is a challenging and costly problem. As assumed for blockchain or other distributed ledger technology, the problem increases under security assumptions, i.e., curious-but-honest participants or Byzantine-failure model. Here, the full replication of data leads to a signific

报告题目：MIMOS: from theories to tools for embedded software design updates报告时间：7月4日 09:00-10:00线下报告地点：理科大楼B1002主持人：邓玉欣 教授报告摘要：MIMOS is a tool environment for the design and update of high-performance and timing-predictable embedded systems. It provides tools for modelling, simulation, verification, scheduling and code generation for developing embedded software on heterogeneous multi- many-core platforms as well as dynamic software updates for systems in operation.报告人简介：王义，瑞典乌普萨拉大学讲席教授，东北大学特聘教授。主

报告一题目：可搜索加密技术研究与挑战（郭成教授）报告时间：6月30日 14:10-15:00腾讯会议ID：495-360-191（密码：3386）主持人：张磊 研究员报告摘要：在云计算和大数据时代，海量的数据存储在云服务器端，在给用户提供了存储便利的同时，也带来了极大的安全隐患，存在数据隐私泄露的风险。对数据加密后进行存储是一种基础的解决方案，然而，数据一旦加密，很难对密文数据进行操作，无法对加密数据进行检索。可搜索加密技术有效的解决了该问题。本次报告首先简要介绍可搜索加密技术的概念及分类，介绍相关研究进展。同时，围绕我们在该领域的一些研究工作进行相关方案的介绍，最后对未来工作提出一点思考。报告人简介：郭成，博士，教授，博士生导师，台湾清华大学博士后研究员。现任大连理工大学软件学院副院长，主要研究方向为大数据安全、云存储安全及隐私计算。作为项目负责人承担国家自然科学基金面上项目、青年项目、奇虎360隐私计算项目10余项。在IEEE TDSC, IEEE TSC, IEEE TCC, IEEE TII等国际期刊发表学术论文80余篇。现为IEEE会员、中国计算机学会会员、密码学学会会员，国

报告题目：Verified NN4Sys: the What, Why, and How报告时间：6月27日线下报告地点：理科楼B1002主持人：张民 教授报告摘要：神经网络是强大的工具。将它们应用于计算机系统（操作系统、数据库和网络系统）引起了广泛关注。然而，神经网络是复杂的黑盒子，可能产生意想不到的结果。我们的愿景是构建适用于计算机系统的神经网络（NN4Sys），满足预定义的正确性属性。我们将这些经过验证的NN4Sys称为verified NN4Sys。在本次讲座中，我将介绍我们最近追求这一愿景的尝试，包括构建NN4Sys基准、训练经过验证的NN4Sys以及将NN4Sys应用于多个系统中。报告人简介：Cheng Tan是美国东北大学库里计算机科学学院的助理教授。他的研究兴趣涵盖计算机系统、可验证系统以及系统中的神经网络。他曾获得SOSP17最佳论文奖、Janet Fabri博士论文奖和NSF CAREER奖。

报告题目：知识引导的可解释人工智能视觉推理模型报告时间：6月22日线下报告地点：理科楼B1002主持人：张民 教授报告摘要：在实践中，人工智能的规模化应用推广，在很大程度上依赖于用户能否充分理解、合理信任并且有效管理人工智能这一新型伙伴。为此，确保人工智能产品、服务和系统具有透明性与可解释性是至关重要的。本报告介绍可解释人工智能计算机视觉模型的研究现状，并进一步提出基于人类常识知识的可解释视觉推理模型，借助知识图中的实体相关性来辅助提升模型的可解释性和泛化性。相关研究成果发表于CVPR，ICCV，TNNLS等人工智能和计算机领域顶级会议和期刊。报告人简介：朱艺，博士，华为诺亚方舟实验室研究员，2021年博士毕业于中国科学院大学，曾在鹏城国家实验室访问。其研究主要基于计算机视觉和深度学习技术，重点解决用于视觉识别、视觉推理与决策的人工智能模型的可解释性和泛化性问题。已在人工智能领域发表高水平论文20余篇，包括IEEE CVPR，ICCV，NeurIPS，TNNLS，TPAMI等CCF-A类国际会议与中科院一区期刊，相关研究成果论文他引1000余次。

报告题目：区块链中的隐私保护报告时间：6月14日09:00-10：00线下报告地点：理科楼B1002主持人：张磊 研究员报告摘要：报告以基于区块链密码货币的角度审视区块链中的隐私保护，以密码货币的不可重复支付、找零钱问题、支付的不可跟踪性和匿名性为目标，以零币(zerocoin)、零钞(zerocash)为例，介绍区块链中隐私保护的方法。报告人简介：陕西师范大学计算机科学学院二级教授、博士生导师，陕西省百人计划特聘教授，中国密码学会理事，中国密码学会密码算法专业委员会委员，《密码学报》编委，黑龙江大学兼职教授。已主持国家重点研发项目、国家自然科学基金、“863”计划、国家密码发展基金等项目20余项。发表学术论文300余篇，出版学术著作及教材6部。