2021-04-12 19:12:30
央广网上海4月12日消息 随着全球数字经济的快速发展,“数据安全”已成为当今世界无法回避的一个核心关键词。从个人到国家,数据的价值和作用日益彰显,与我们每一个人息息相关,是世界各国生产资料重要组成部分,攸关国家安全与社会稳定。在充分发挥数据价值的过程中,数据安全的保障愈加重视,为此我们该如何做好数据安全建设工作?
2021西湖论剑·网络安全大会视觉图(央广网发 安恒信息供图)
2021年4月24日,主题为“安全:数字化改革之根基”的2021西湖论剑·网络安全大会将召开。届时,中国科学院院士冯登国将出席大会,现场将带来关于“数据安全——保障数据高效合理开发利用的基石”的主题分享,与您共同探讨数据安全的前瞻技术、未来数据安全发展趋势等热点话题。
嘉宾介绍 冯登国
中国科学院院士。长期从事网络与信息安全研究工作,在Theor.Comput.Sci、J.Cryptology、IEEE IT等国内外重要期刊和会议上发表论文200多篇,主持研制国际和国家标准20多项,荣获国家科技进步一等奖、国家技术发明二等奖等多项国家和省部级奖励。担任过国家863计划信息安全技术主题专家组组长,国家863计划信息技术领域专家组成员,国家973计划项目首席科学家,国家信息化专家咨询委员会委员等。
中国科学院冯登国院士(央广网发 安恒信息供图)
回顾:冯登国院士与2020西湖论剑
去年,2020西湖论剑·网络安全线上峰会现场,中国科学院院士冯登国就大数据环境下隐私保护与风险管控等问题进行系统化阐述。他认为:对于大数据环境下的隐私保护问题,只有相对隐私,没有绝对隐私。
2020西湖论剑·网络安全大会现场图(央广网发 安恒信息供图)
回顾:
在大数据场景下,攻击者可以通过链接多个数据源发起身份重识别攻击,冯登国认为这将导致用户身份匿名保护更加困难。冯登国院士提出,隐私保护面临的三个技术挑战,分别是:用户身份匿名保护难,敏感信息保护难,和隐私信息安全管控难。由于用户日常活动具有较强规律性,攻击者可通过用户轨迹、行为分析等逆向分析出匿名用户的真实身份。
在目前的大数据场景下,因为数据挖掘与深度学习等人工智能的方法被广泛利用,用户的敏感信息很容易被推测。冯登国提出,针对机器学习的隐私保护方法,目前主要有两种,一种是支持差分隐私的机器学习算法,另一种就是同态加密的机器学习机制。
关于2021西湖论剑
西湖论剑网络安全大会诞生于数字经济创新策源地浙江,创始于2012年。大会始终紧密契合国家网络安全战略,已成为中国网络安全领域的金名片。
“十四五”开局之际,作为2021年国内首场大型标志性网络安全线下大会,紧抓数字化改革重要历史进程,围绕“安全:数字化改革之根基”这一主题,设立一场主论坛、十二场分论坛和一场网络安全展览。大会将于4月24日在杭州国际博览中心举行,届时将进行线上同步直播。
四月是杭州最美的时节,四月的西湖论剑也将以崭新的风貌为年度网络安全盛典开个好头!
2021西湖论剑·网络安全大会活动日程(央广网发 安恒信息供图)