报告题目：机器学习模型可验证测试与遗忘
时 间：2024年4月19日（星期五）上午9：00
地 点：腾讯会议933-810-841
主 办：计算机与网络空间安全学院
参加对象：福建师范大学计算机与网络空间安全学院相关专业老师和学生
报告摘要：机器学习即服务（Machine Learning as a Service, MLaaS）提供了一系列基于云计算的机器学习功能服务，涵盖了数据处理、模型创建、模型训练和模型推理等方面，应用十分广泛。在这一场景中，涉及到数据持有者、模型开发者和模型使用者等不同角色，由于计算不透明、利益分歧和外部攻击等原因，各方之间的信任关系难以建立。举例来说，当模型开发者在MLaaS平台向模型使用者出售其开发的模型，但模型涉及知识产权且开发者可能存在恶意行为时，使用者难以确信模型质量的真实性。又例如，当MLaaS模型开发者未经数据持有者允许使用数据训练模型，而后被数据持有者要求从模型中删除数据时，数据持有者难以确信数据被真正删除，因为开发者可能采用伪造或分叉攻击来成功欺骗。这些问题使得可验证机器学习（Verifiable ML）应运而生，本报告将介绍机器学习模型可验证测试和可验证遗忘相关的研究内容。
报告人简介：翁嘉思是暨南大学网络空间安全学院绿色通道特聘副研究员，在信息安全领域IEEE TIFS、IEEE TDSC等期刊发表论文近20篇，其中1篇ESI热点论文和ESI高被引论文，获得中国/美国授权专利10项。主持国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金面上项目、中央高校基本科研业务费自然科学项目以及广州市基础研究计划青年博士启航项目各1项，参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等4项。曾获2020 年广东省计算机学会优秀论文一等奖、国际学术会议WISA 2021最佳学术论文奖等，曾任2023年中国密码学会年会大会组织委员会成员，受邀担任多个CCF-A期刊、国内《信息网络安全》期刊审稿人，参与暨南大学作为数字标准相关组成员单位的申报工作，参与申报广东省地方标准2件。
