报告题目：区块链中无约束的随机数造成的潜在威胁时间：2021年5月18日 (星期二) 下午15:00 —17:00地点：腾讯会议（ID：325 209 611）主讲人：浙江大学“百人计划”研究员，张秉晟主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的师生报告摘要：如果疏于监管，一个区块链系统可以被用于秘密存储和发布各种有害内容。在此次报告中，我们通过演示如何隐蔽地利用区块链来发布任意信息来展示这个问题的严重性。具体来说，几乎所有的数字货币区块链系统都会或多或少地使用到随机化的密码学源语，例如数字签名，零知识证明等。我们这些密码学源语中缺少管控的随机数可以被恶意篡改来实现隐蔽通信和不可感知的永久存储。我们设计并实现了上述攻击技术，针对ECDSA签名算法、Cryptonote的环签名算法和Monero的环隐私交易算法分别测试我们的攻击效果。我们的攻击无法被黑盒测试发现，并且可以用于偷取数字货币钱包的私钥，值得引起工业界和学术界的高度重视。报告人简介：国家海外高层次人才青年项目入选者，以密码学研究为核心，主要从事安全多方计算、零知识证明和区块链安全。现任浙江大学百

报告题目：Efficient and Privacy-Preserving Similarity Range Query over Encrypted Time Series Data时间：2021-05-07 (星期五) 09:00 ~ 2021-05-07 (星期五) 11:00地点：腾讯会议室（ID：735 419 180）主讲：New Brunswick大学副教授Rongxing Lu主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的教师和学生报告摘要：Similarity query over time series data plays a significant role in various applications, such as signal processing, speech recognition, and disease diagnosis. Meanwhile, driven by the reliable and flexible cloud services, encrypted time series data are o

报告题目：Functional Encryption for Attribute-Weighted Sums from k-Lin时间：2021-05-06 (星期四) 09:30 ~ 2021-05-06 (星期四) 11:30地点：腾讯会议室（ID：632893539）主讲：华东师范大学研究员巩俊卿主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的教师和学生报告摘要：This talk will present functional encryption schemes for attribute-weighted sums: encryption takes as input N attribute-value pairs (xi,zi) where xi is public and zi is private; secret keys are associated with arithmetic branching programs f; decryption returns the weighted sum \sum f(xi) zi while l

报告题目：弱监督与交互式图像分割时间：2021-04-28 (星期三) 14:30 ~ 2021-04-28 (星期三) 16:00地点：数信大楼507学术报告厅主讲：北京交通大学信息科学研究所所长赵耀主办：数学与信息学院, 数字福建大数据安全技术研究所, 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心参加对象：工程中心，研究所教师和研究生，感兴趣的师生报告摘要：图像语义分割，是涉及计算机视觉、模式识别及人工智能的交叉研究方向，是实现自动驾驶、智能监控、虚拟现实、医学图像诊断、机器人等国家重点应用的关键科学问题。目前，深度学习已经在图像语义分割领域取得了巨大突破。然而，大量的像素级标注通常需要消耗大量的时间、金钱和人力。因此，训练数据的不足或缺失已经成为制约图像语义分割进一步发展的关键因素之一。为减少像素级标注的巨大负担，近年来提出了许多弱监督图像语义分割技术，即利用大量容易获取的弱监督信息（如：图像标签）来完成更加复杂的图像语义分割任务。交互式语义分割是通过人机的简单交互，引导计算机实现快速准确的物体分割，是减轻像素级标注成本的重要技术手段。本报告将重点介绍课题组在基于深度学习的图像

报告题目：人工智能的前沿应用：人脸的欺诈对抗时间：2021-04-30 (星期五) 15:30 ~ 2021-04-30 (星期五) 17:00地点：数信大楼507学术报告厅主讲：华南理工大学胡永健教授主办：数学与信息学院, 数字福建大数据安全技术研究所, 福建公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心参加对象：工程中心，研究所教师和研究生，感兴趣的师生报告摘要：日前，一则“银行无卡时代要来了？4月起新规实施，刷脸取款将成新流行”的新闻报道激起巨大反响，广州市内各大银行网点率先实行了刷脸取款，一时间，银行进入刷脸时代成为了人们的热议话题。对于这项规定，有人支持也有人反对。那么，到底能否“刷脸支付”？这项人工智能新技术应用的风险在哪里？本报告首先对人脸欺诈检测的原理、方法和发展现状进行介绍，然后介绍本实验室人脸反欺诈活体检测技术成果在工业界应用的实例，最后简要介绍本实验室在假脸视频检测方面所取得的最新研究成果。报告人简介：胡永健，2002年毕业于华南理工大学，获通信与信息系统专业博士学位；2000年至2004年间先后4次在香港城市大学电脑科学系做合作研究；2005年至2006年在韩国成均馆

报告题目：Deepfake语音取证初步研究时间：2021-04-30 (星期五) 14:00 ~ 2021-04-30 (星期五) 15:30地点：数信大楼507学术报告厅主讲：中山大学康显桂教授主办：数学与信息学院, 数字福建大数据安全技术研究所, 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心参加对象：工程中心，研究所教师和研究生，感兴趣的师生报告摘要：Deepfake伪造视频及其中的伪造语音可能会给社会带来危害和不利影响，我们对极短语音片段平滑处理检测和合成语音取证两个方面进行了研究：1）提出了基于自回归模型系数的极短语音片段平滑处理检测方法：在数字语音的篡改操作中，篡改者通常会对篡改边界进行平滑处理来消除篡改操作的痕迹。因此通过检测语音中是否存在平滑处理操作，可以辅助鉴定数字语音的真实性和完整性。针对语音平滑处理操作对语音样本点之间相关性的影响，选择了自回归模型来对语音的样本点进行建模，然后提取语音片段的自回归模型系数作为特征。通过与已有的极短语音片段平滑处理检测算法对比，在检测极短语音片段平滑处理操作时，我们所提出的方法具有很高的有效性。我们提出的方法对于不同的滤波类型和窗口

报告题目【动态可变分组密码算法】时间：2021年4月23日 (星期五) 上午10:30—12:30地点：成功楼601会议室主讲：上海交通大学、四川大学，张文政教授主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的师生报告摘要：本报告将主要介绍动态可变算法方面的研究现状及相关进展，讨论动态可变密码算法中安全性可控的设计环节及算法整体安全性分析评估方法，探讨其发展趋势。报告人简介：张文政，研究员，中国电子科技集团公司首席专家，中国网安副总工程师，中国电科30所副总工程师，保密通信重点实验室主任。上海交通大学、四川大学的兼职教授，2004年获“国务院政府特殊津贴”，2020年获“四川省劳动模范”。曾获得省部级一等奖1项、省部级二等奖3项，作为负责人承担过国家重点研发计划、军科委基础加强计划、国家密码专项、863项目、创新探索等重大重点项目。公开出版专著5本、译著3本，获得发明专利授权7项，在国际、国内多种期刊、年会上发表学术论文60余篇。

报告题目【云计算的轻量级数据隐私保护新方法】时间：2021年4月19日 (星期一) 下午16:00 —18:00地点：成功楼603报告厅主讲人：华东师范大学副教授周俊主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的师生报告摘要：当前，云计算中用户数据隐私保护多是通过数据扰动或公钥全同态加密技术来实现，但无法同时满足云计算对资源受限用户的高效性、计算结果的正确性及各类数据隐私保护的要求。本报告将介绍不依赖公钥全同态加密技术，通过减少公钥加密/解密次数（最优时一次），构建面向大数据的云计算轻量级数据隐私保护新型密码原语：单密钥（单用户）和多密钥（多用户）全同态数据封装机制。并在此基础上，尝试解决基于物联网的多种新兴网络应用服务（如：隐私保护的数据聚合、隐私保护的模式匹配、隐私保护的推荐系统等）中的数据隐私保护轻量化应用密码学问题。报告人简介：华东师范大学密码与网络安全系副教授，毕业于上海交通大学计算机科学与工程系，获工学博士学位。主要研究方向：公钥密码学、云计算安全、人工智能安全与大数据隐私保护等，主要工作以第一作者或通讯作者在国际密码或安全领域权威期刊或会议上

报告题目【数据流敏感的漏洞挖掘方法】时间：2021年4月20日 (星期二)晚上 20:00—22:00地点：腾讯会议 （ID：646 718 105）主讲：清华大学副教授张超主办：数学与信息学院, 福建省网络安全与密码技术重点实验室参加对象：感兴趣的师生报告摘要：模糊测试近年来成为安全研究人员的必备的漏洞挖掘工具，是近年来漏洞披露数量爆发的重要推手。然而，模糊测试工具在种子生成、选择、变异、测试、评估、反馈等多个环节都存在一定的盲目性和随机性，其漏洞挖掘效率存在较大提升空间。我们通过分析经典模糊测试工具AFL的实现原理，找到了若干个制约其效率的瓶颈所在，包括数据流不敏感等，并针对性地提出了改进方案GreyOne（USENIX Sec20）。本次报告将与大家探讨这一方案。报告人简介：清华大学副教授（博导），蓝莲花战队教练。获得清华大学“学术新人奖”、青年千人、中国区35岁以下科技创新35人（MIT TR35 China）、求是杰出青年学者、中国科协青年人才托举工程等奖励和荣誉。主要研究软件和系统安全，尤其是智能攻防方向，在国际四大安全会议发表论文十余篇。在自动攻防研究方面，提出的漏洞挖掘

报告题目：计算机视觉中鲁棒模型拟合方法浅谈时间：2021-03-24 (星期三) 15:30 ~ 2021-03-24 (星期三) 17:00地点：数信大楼511主讲：闽江学院肖国宝教授主办：数学与信息学院, 数字福建大数据安全技术研究所, 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心, 数字福建环境监测物联网实验室参加对象：工程中心，研究所教师和研究生，感兴趣的师生报告摘要：模型拟合是计算机视觉与模式识别领域中一个重要的基础研究问题，也是多种机器视觉实际应用的关键技术。本报告首先简要介绍模型拟合的相关背景，接着详细介绍我们课题组当前最新的研究成果，最后探讨鲁棒模型拟合方法的未来发展趋势。报告人简介：肖国宝，博士，博士后，“闽都学者”特聘教授，教授，硕士生导师。校学术委员会委员。省级应用学科“计算机科学与技术”学科负责人。人工智能专业负责人。长期从事人工智能、计算机视觉、模式识别等方法的基础研究，近五年已发表近四十篇学术论文，其中第一作者/通讯作者在IEEE T-PAMI/TIP/TGRS/T-ITS，IJCV，PR等TOP期刊和国际顶级会议ICCV，ECCV等发表十余篇。其博士学位