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