软件学院学术讲座：程序设计语言与程序设计风格、SecureNLP：具有隐私保护的多方自然语言处理

时间：2022年7月21日 | 星期四 | 上午 9:00-12:00
地址：软件学院三楼会议室
腾讯会议：706397068

欢迎光临！

报告1：程序设计语言与程序设计风格,徐宝文，南京大学计算机系教授、博导
   报告简介：程序设计语言是人与计算机间、软件与计算机间控制、交流信息的媒介，是软件的核心工具。通过对程序设计语言发展历史的回顾，提出了程序设计语言的评价标准，分析了程序设计语言中各种问题，讨论了程序设计风格对软件质量的影响。
   专家简介：徐宝文，南京大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，中国计算机学会会士。分别获武汉大学、华中科技大学、北京航空航天大学学士、硕士、博士学位，国防科大博士后。江苏省软件质量研究所所长；国家杰出青年科学基金获得者。1990年与1994年分别破格晋升副教授与教授。国家自然科学基金委员会第十一、十二届专家评审组成员。曾先后担任中国计算机学会理事暨信息系统专委会主任（荣誉主任）、中国软件行业协会理事、江苏省计算机学会副理事长、江苏省软件行业协会副理事长（副会长），教育部高等学校计算机科学与技术、软件工程教学指导分委员会委员等。主要从事程序设计语言、软件工程（软件方法论、软件分析、度量与测试）等方面的研究。担任国际学术会议主席、程序委员会主席/委员等100余次。主编系列丛书（教材）三部，出版著译作10余部，发表论文400余篇。作为第一获奖者获得省部级科技进步（自然科学）一等奖四次、二等奖5次、三四等奖若干次。

报告2：SecureNLP：具有隐私保护的多方自然语言处理，何德彪，武汉大学国家网络安全学院教授、博士生导师
   报告简介：自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，目前已得到广泛应用，例如机器翻译、语义分析和智能语音助手等。自然语言处理模型的准确度依赖于大量数据的汇集，但是由此也引发了关于数据隐私问题的争议。因此，本文选择基于卷积神经网络的Seq2Seq（全称Sequence to Sequence，序列对序列）深度学习模型，设计了一个隐私安全的序列转化系统SecureNLP。具体来讲，本文采用安全多方计算的思路将非线性激活函数sigmoid和tanh部署于分布式的计算框架，在此基础上安全执行分布式序列转化协议：即隐私保护LSTM模型PrivLSTM和隐私保护序列转化模型PrivSEQ2SEQ。本文在半诚实模型下证明了所设计协议的安全性，即假设敌手会诚实执行协议但无法分析到任何有效信息。最后，基于C++和Python的实验结果表明本文所设计协议具有较好的性能，非常适用于跨平台自然语言处理任务。
   专家简介：何德彪，男，武汉大学国家网络安全学院教授、博士生导师，密码学研究所所长，长期从事密码学、区块链技术等领域的研究工作；入选国家“万人计划”青年拔尖人才(2019)，全球高被引科学家(2019，2020，2021)和中国高被引学者(2020)；主持国家重点研发计划、国家自然科学基金联合基金重点项目、湖北省杰出青年基金等科研项目30 余项；获得教育部自然科学奖一等奖1项和湖北省自然科学奖二等奖1项；在IEEE TIFS，IEEE TDSC，USENIX Security 等国内外著名期刊/会议上发表学术论文100 余篇，谷歌学术引用次数超过1万次；获得IEEE Systems Journal、IET Information Security、 MSN2020等国际知名期刊/会议最佳论文奖6项；担任Frontiers of Computer Science、IET Wireless Sensor Systems 等5个国际知名期刊的编委；担任湖北省商用密码协会会长、中国密码学会区块链专委会副主任、中国计算机学会区块链专业委员会常务委员等学术职务。