【动态】第18期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京成功举办

讲习班现场

2021年10月24日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办、数字媒体取证与安全专委会、南京信息工程大学计算机与软件学院、《网信军民融合》期刊联合承办的第18期CSIG图像图形学科前沿讲习班（IGAL18）在北京辽宁大厦圆满闭幕。本期讲习班主题为“人工智能与安全”，由中国科学技术大学俞能海教授担任学术主任，来自全国各地的教师、学生以及企业工程师参加，讲习班现场座无虚席、气氛热烈。

马惠敏教授致辞

10月23日上午举行的开班仪式上，CSIG副理事长兼秘书长、北京科技大学马惠敏教授代表主办方致辞，她对学术主任及报告嘉宾为大家带来领域内核心观点和技术，以及来自全国各地的参会者对活动的支持表示衷心感谢，希望所有与会科技工作者能在为期两天的学习和交流中有所收获，并欢迎大家加入中国图象图形学学会。

王浚院士致辞

冯燕春少将致辞

高玉峰所长致辞

中国工程院院士王浚，中国电子商会自主创新与安全技术委员会理事长、国家信息技术安全研究中心原常务副主任冯燕春少将，中国航天十二院第三研究所所长高玉峰代表承办方致辞，希望大家能够借助本次讲习班的学习契机，不断努力，让学科发展插上“安全”之翼。

荆继武教授作报告

讲习班第一场报告，中国科学院大学密码学院院长荆继武教授作了题为“人工智能时代的信息安全方向”的分享。荆继武教授分享了人工智能时代信息化发展形势的预判，信息安全技术的新方向——白盒化。人工智能技术正在加速网络共同体的形成，安全技术将逐步走向开放化、白盒化，他以“密码算法的保密与开放”、“技术细节的保密与开放”为例为大家进行了深入解读。他强调，白盒化的安全是未来全球安全市场的重要方向，它的发展需得到市场支持，公开体系结构，从而推动安全技术产品的专业化完善和深度融合。

陈恺研究员作报告

接着，中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室副主任陈恺研究员围绕“人工智能安全前沿进展”的主题作了分享。陈恺研究员从人工智能安全对抗展开，介绍了人工智能对抗攻击、数据中毒、模型后门、模型窃取等攻击手段并探讨针对该类攻击的防御措施，并详细讲述了模型的知识产权保护手段、数据遗忘等隐私相关问题。

刘艾杉博士作报告

23日下午，北京航空航天大学刘艾杉博士作了题为“深度学习鲁棒性技术研究：攻防与评测”的分享。刘艾杉博士围绕深度学习所面临的对抗样本等安全挑战，介绍了深度学习脆弱性问题、对抗攻击与防御（尤其是物理世界对抗攻防）国内外主要进展和具体研究案例，并分享了团队近年来针对深度学习提出的测试、理解和优化的深度学习鲁棒性技术体系及相关的研究工作，以及最近发布的深度学习安全评测开源项目——“重明”和RobustART。

阮娜副教授作报告

上海交通大学阮娜副教授围绕“新型网络安全挑战与机遇”的主题作了分享。阮娜副教授选取联邦学习，假脸检测，区块链攻防机制及一般性安全评价体系等典型问题为例作为切入点，自顶向下，分别从如何达到保护用户隐私的数据赋能，更高安全性的人工智能应用，防御新型攻击譬如贿赂攻击以提升攻防保护体系的角度，介绍了当前新场景安全架构设计中的主要挑战以及背后可能的机遇。

刘哲教授作报告

24日上午，首先是南京航空航天大学刘哲教授作题为“大数据时代下隐私计算：从密码角度来看”的报告。刘哲教授从密码学的角度，分析了当前几种主流的数据用户数据隐私计算方法，包括：可信执行环境、安全多方计算、同态加密等。他详细介绍了这三种密码工具的基本概念，并对其在隐私计算中的效率、安全性方面做整体的总结。最后，从支持隐私计算的机器学习出发，介绍了几种开源的隐私计算框架并指出隐私计算技术未来的发展发现。

翁健教授作报告

接下来，暨南大学副校长翁健教授在线作了题为“抗量子计算密码技术”的分享。翁健教授首先介绍了量子计算机对公钥密码学和对称密码学的安全性影响，以及当前密码学界在研究的可以抵抗量子计算机攻击的几种主流密码技术，侧重介绍基于格的密码技术的研究进展。他还分享了抗量子密码技术的标准制定情况，并对抗量子计算密码技术的前景进行展望。

赫然研究员作报告

24日下午，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室赫然研究员作了题为“人脸图像合成与鉴别”的分享。赫然研究员结合人脸图像合成的实际应用需求，介绍了“合成”与“鉴别”相辅相成、“攻击”与“防御”相互促进的对抗博弈机制；从信息理论角度探寻深度合成的信息交换本质，介绍了不对称互信息、表象最优传输和信息瓶颈解表达等生成模型，以及全脸生成、属性编辑(年龄、光谱、样式)、身份交换、人脸重演(表情、姿态)、语音驱动人脸等合成方法；在鉴别安全方面，分享了轻量级神经网络架构等，该架构广泛应用于语音和人脸鉴伪。

俞能海教授作报告

最后一场报告，中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长俞能海教授作了题为“人工智能安全研究新进展”的报告。俞能海教授针对人工智能安全这一主题进行聚焦，从保护AI赋能系统、利用AI提升安全防御、应对AI的恶意应用三个维度，详细解读了人工智能安全的含义，并围绕模型水印、对抗样本攻防、Deepfake深度伪造及检测三个具体问题，介绍了团队在人工智能安全领域的研究新进展。

现场互动

本次讲习班专家报告精彩、内容丰富，学员们踊跃提问、积极互动、收获颇丰，不仅加深了对专业领域的认知，还拓宽了视野和思维，更促进了同行之间的交流与合作。报告结束后，学术主任俞能海教授在结营仪式上作了总结致辞，并对报告嘉宾的分享和参会者的支持表示感谢。

学术主任为学员代表颁发证书

第18期人工智能与安全前沿讲习班在各位报告嘉宾、广大同行以及学会的各级领导的大力支持下，取得了圆满成功。

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