近期，福建师范大学计算机与网络空间安全学院(软件学院)姚志强教授课题组在隐私计算领域取得重要进展，两项研究成果分别发表于国际期刊《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》和《Expert Systems with Applications》。
研究成果一：抑制潜在语音属性隐私推断
该成果聚焦语音生物特征隐私保护中现有方法依赖预先指定敏感属性、难以防范未知属性推断攻击的问题，提出了一种基于变分信息瓶颈的语音表征隐私保护框架SIBNet。该框架基于信息瓶颈原理建立隐私保护与身份识别效用的联合优化目标，通过变分近似与随机编码机制约束语音表征的信息复杂度，降低潜在敏感属性的泄露风险；同时引入加性角度间隔约束，增强语音表征的身份判别能力，并通过可调节的信息压缩强度实现隐私保护与说话人识别效用之间的灵活权衡。该成果以“SIBNet: A Variational Information Bottleneck Framework for Suppressing Inference of Latent Speech Attributes”发表于CCF网络与信息安全A类期刊《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》上。福建师范大学是该论文的第一完成单位，第一作者为我院2025级博士研究生林金森为论文的第一作者，通信作者为我院姚志强和宁建廷教授。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11269847
研究成果二：基于属性解耦的人脸软生物特征隐私保护
该成果聚焦人脸软生物特征隐私保护中的属性耦合与选择性保护问题，提出了一种基于属性解耦的人脸软生物特征隐私保护框架PrivAD。该框架通过属性监督与映射模块构建解耦的潜在属性空间，实现不同人脸属性的相对独立操控，减少目标属性修改对非目标属性的干扰；设计属性选择模块，支持用户根据实际隐私需求灵活选择需要保护的属性，实现个性化、精细化的隐私保护；同时引入人脸匹配约束，在保护敏感属性隐私的同时保持身份识别效用。该成果以“Privacy Preservation in Face Soft Biometrics via Attribute Disentanglement”为题发表在中科院SCI一区TOP期刊《Expert Systems With Applications》上。福建师范大学为该论文的第一完成单位，第一作者为我院2022级博士研究生王月，通信作者为我院姚志强教授。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.131520
上述研究工作得到了国家自然科学基金面上项目（编号：62272103,61872090）、福建省自然科学基金（项目号：2023J01531）等资助。
