南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
摘 要:
我们讨论物联网(iot)的强化学习(iot)辅助隐私保护,并提供了两个示例,包括用于车辆自组织网络(vanet)的位置隐私保护和用于医疗保健iot设备的通信隐私保护。在第一个示例中,我们提出了一种基于rl的差异隐私机制,该机制将释放的车辆位置随机化以保护车辆的语义轨迹。基于车辆的语义位置和攻击历史,该方案使车辆能够在隐私增益和服务质量损失方面改进模糊策略,而无需在动态隐私保护游戏中了解当前的攻击模型。在第二个示例中,我们提出了一个基于rl的隐私感知卸载方案,以帮助医疗保健iot设备保护用户位置隐私和使用模式隐私。更具体地说,该方案使医疗保健物联网设备能够选择卸载速率,从而提高计算性能,保护用户隐私并节省物联网设备的能源,而无需了解隐私泄漏,物联网能耗和边缘计算模型。针对三种典型的医疗物联网卸载场景,我们针对隐私级别,能耗和计算延迟提供了该方案的性能范围。
报告人简介:
肖亮,厦门大学信息学院教授,从事无线通信安全等方向的研究,出版4部英文学术专著/章节,发表40余篇ieee期刊论文。获得icc等6个国际会议最佳论文奖,中国通信学会青年科技奖。曾担任ieee trans. information forensics & security,ieee
transactions on dependable and secure computing和ieee trans. commun.等7个国际sci期刊编委。担任2019年国际通信旗舰会议icc的网络与信息安全分会主席。美国rutgers大学电子与计算机工程系博士,清华大学电子系硕士,南京邮电学院通信工程系学士。曾在普林斯顿大学,弗吉尼亚理工和马里兰大学等高校作访问学者。
时间:10月14日 14:00-15:00
地点:计算机科学技术楼229室
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