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【群雄論劍】中國科學院院士馮登國將出席2021西湖論劍·網絡安全大會

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隨著全球數字經濟的快速發展，“數據安全”已成為當今世界無法回避的一個核心關鍵詞。從個人到國家，數據的價值和作用日益彰顯，與我們每一個人息息相關，是世界各國生產資料重要組成部分，攸關國家安全與社會穩定。在充分發揮數據價值的過程中，數據安全的保障愈加重視，為此我們該如何做好數據安全建設工作？

2021年4月24日，主題為“安全：數字化改革之根基”的2021西湖論劍·網絡安全大會將召開。屆時，中國科學院院士馮登國將出席大會，現場將帶來關于“數據安全——保障數據高效合理開發利用的基石”的主題分享，與您共同探討數據安全的前瞻技術、未來數據安全發展趨勢等熱點話題。

馮登國?中國科學院院士。長期從事網絡與信息安全研究工作，在Theor.Comput.Sci、J.Cryptology、IEEE IT等國內外重要期刊和會議上發表論文200多篇，主持研制國際和國家標準20多項，榮獲國家科技進步一等獎、國家技術發明二等獎等多項國家和省部級獎勵。擔任過國家863計劃信息安全技術主題專家組組長，國家863計劃信息技術領域專家組成員，國家973計劃項目首席科學家，國家信息化專家咨詢委員會委員等。

· 回顧：馮登國院士與2020西湖論劍 ·

去年，2020西湖論劍·網絡安全線上峰會現場，中國科學院院士馮登國就大數據環境下隱私保護與風險管控等問題進行系統化闡述。他認為：對于大數據環境下的隱私保護問題，只有相對隱私，沒有絕對隱私。

點擊查看《中科院院士馮登國：大數據時代下，真的有個人隱私嗎？》

在大數據場景下，攻擊者可以通過鏈接多個數據源發起身份重識別攻擊，馮登國認為這將導致用戶身份匿名保護更加困難。馮登國院士提出，隱私保護面臨的三個技術挑戰，分別是：用戶身份匿名保護難，敏感信息保護難，和隱私信息安全管控難。由于用戶日常活動具有較強規律性，攻擊者可通過用戶軌跡、行為分析等逆向分析出匿名用戶的真實身份。

在目前的大數據場景下，因為數據挖掘與深度學習等人工智能的方法被廣泛利用，用戶的敏感信息很容易被推測。馮登國提出，針對機器學習的隱私保護方法，目前主要有兩種，一種是支持差分隱私的機器學習算法，另一種就是同態加密的機器學習機制。

· 關于2021西湖論劍·網絡安全大會 ·

西湖論劍網絡安全大會誕生于數字經濟創新策源地浙江，創始于2012年。大會始終緊密契合國家網絡安全戰略，已成為中國網絡安全領域的金名片。

“十四五”開局之際，作為2021年國內首場大型標志性網絡安全線下大會，緊抓數字化改革重要歷史進程，圍繞“安全：數字化改革之根基”這一主題，設立一場主論壇、十二場分論壇和一場網絡安全展覽。大會將于4月24日在杭州國際博覽中心舉行，屆時將進行線上同步直播。

四月是杭州最美的時節，四月的西湖論劍也將以嶄新的風貌為年度網絡安全盛典開個好頭！