时间		交通大数据论坛 地点：紫泉厅（3楼）
10月17日 16：20-18：00 主持人：刘驰	16：20-16：40	面向联邦学习的安全性分析 王志波（武汉大学）
	16：40-17：00	面向交通应急管理的空间群智感知计算 陈龙彪（厦门大学）
	17：00-17：20	大数据环境下车联网隐私保护协同融合机制 米波（重庆交通大学）
	17：20-17：40	公路桥梁管养领域知识图谱构建与服务 李韧（重庆交通大学）
	17：40-18：00	精准公交——车路协同环境下 “云控”模式的智能公交调度系统 白鑫（华为云交通智能体）

交通大数据论坛专家及报告简介

王志波 教授 武汉大学	简介： 王志波，博士，武汉大学国家网络安全学院教授，博士生导师，入选湖北省“楚天学者”。2007年毕业于浙江大学信息学院自动化专业，获学士学位；2014年毕业于美国田纳西大学，获计算机工程博士学位。研究方向包括物联网、人工智能安全、网络安全与隐私保护。在网络与安全领域著名期刊和会议上发表论文90余篇，其中CCF A类论文30余篇，发表在JSAC、TMC、TDSC、TC、TPDS、TIFS、ICCV、CCS、INFOCOM、AAAI等顶级期刊和会议上，7篇论文入选ESI高被引论文，荣获IEEE HPCC 2019杰出论文奖和电子学会优秀科技工作者。主持与参与多项国家级省部级项目，受邀担任IEEE INFOCOM、IEEE IPCCC、Globecom、ICC等多个国际会议的大会程序委员。现为IEEE高级会员、CCF高级会员和电子学会高级会员，CCF物联网专委会常委，电子学会物联网青年专技组常委。 题目： 面向联邦学习的安全性分析 摘要： 联邦学习是一种分布式机器学习框架，近年来在隐私安全与机器学习领域受到广泛关注和研究。相比于传统的集中式学习框架，联邦学习将模型的训练过程转移到了用户端，仅需要用户周期性地提交模型参数更新就能完成模型训练，避免了服务端对用户数据的恶意访问和滥用。本次报告研究了联邦学习中的安全性问题，提出了用户级隐私数据重建攻击方法，通过用户参数更新来计算其数据表征，构建了一个多任务生成对抗网络模型来模拟用户的数据分布以重构特定用户隐私数据。真实数据集验证表明我们的攻击方案可以实现用户级的数据重建，阐明了模型参数更新中包含了过多的隐私信息，现有联邦学习框架仍存在安全隐患。
陈龙彪 副研究员、助理教授 厦门大学	简介： 陈龙彪，博士，厦门大学信息学院副研究员、助理教授。2010年获浙江大学竺可桢学院（混合班）学士学位，2016年获浙江大学计算机科学博士学位，2018年获法国索邦大学博士学位。曾连续两年获得ACM UbiComp 最佳论文提名奖（Honorable Mentioned Award）（中国大陆首次），成果获得中央电视台、新华社、China Daily等国内外媒体报道。主要研究方向为普适计算、移动群智感知、城市大数据分析等。发表学术论文30余篇（含CCF A类5篇），包括ACM UbiComp, IEEE T-MC, T-ITS和T-HMS国际一流会议期刊。主持国家自然科学基金青年项目、福建省自然科学基金面上项目、厦门大学校长基金项目各一项。担任CCF普适计算专委会、协同计算专委会委员，ACM SIGSPATIAL CHINA技术委员，CCF YOCSEF厦门分论坛副主席等职务。担任重要国际学术会议如IJCAI, CIKM, UIC等程序委员会委员、CCF普适计算年会Tutorial论坛主席。担任UbiComp, T-ITS, T-MC等国际会议和期刊的审稿人。指导学生多人次获得大学生数学建模、计算机设计大赛等大赛奖项。 题目： 面向交通应急管理的空间群智感知计算 摘要： 面对公共卫生危机响应、事故灾难风险预警、自然灾害毁伤评估等城市应急管理的迫切需求，具有高时空复杂性的传统空间信息系统正面临着日益严重的挑战。海量的跨部门数据无法在危难时刻统一调集汇聚，复杂的时空信息无法在指挥中心形成决策响应依据，都极大限制了空间信息系统在城市应急管理中的推广应用。解决上述挑战的一个有效途径，是研究“空间群智感知（Spatial Crowdsensing）”的泛在数据范式和群体计算模型，打破应急管理空间信息系统中的数据孤岛和领域壁垒，提升时空效率和协同水平。本次讲座将分享课题组近年来在空间群智感知中的研究方法与成果，并展望城市交通应急响应研究的未来方向。
米波 教授 重庆交通大学	简介： 米波，重庆交通大学教授、博士生导师。重庆大学计算机系统结构专业博士，现任重庆市南岸区欧美同学会理事，中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员。曾于美国韦恩州立大学计算机学院、西班牙罗维拉-威尔吉利大学计算机工程和数学系作访问学者，并在重庆大学土木学院结构力学专业完成博士后工作。先后在国内外期刊、会议发表学术论文30余篇，以第一作者被SCI/EI收录19篇。目前主要从事隐私保护、攻击容错等信息安全技术研究。 题目： 大数据环境下车联网隐私保护协同融合机制 摘要： 大数据环境下车联网数据融合的安全保护是智能交通信息化建设中亟待解决的关键问题，对提高车载自组织网络应用推广并改善交通管理、服务水平具有现实意义。然而，由于车联网数据融合的多样性、实时性和可扩展性等需求与系统的安全目标存在较大的不一致性，而交通网络环境开放、多变的特性也使得攻击手段更加丰富、有效，针对海量交通数据融合设计更加适用的隐私保护及攻击容错机制便显得尤为重要。因此，有必要针对车联网应用建立完备的多安全目标拜占庭协同攻击模型，并结合可恢复匿名认证及密钥协商机制设计相应的隐私保护协同融合及容错机制，从而为大数据环境下车联网数据融合的隐私保护和攻击容错提供一套完备的解决方案。
李韧 副教授 重庆交通大学	简介： 李韧，博士，重庆交通大学信息科学与工程学院副教授，硕士生导师，重庆交通大学青年专家委员会秘书长，“大数据与智能化交通基础设施管养”重庆市研究生导师团队学术骨干，主要从事领域知识图谱构建与服务、自然语言处理、机器学习与深度神经网络，以及交通基础设施健康管理大数据知识工程等方向的理论方法和应用研究。在IEEE Transactions on Industrial Informatics、Information Sciences和Journal of Web Engineering等学术期刊发表论文20余篇，合作出版专著1部，获省部级科技进步二等奖1项，目前主持/参与重庆市自然科学基金面上项目、重庆市教委科学技术研究重大项目和宁夏交通运输厅科技项目等课题多项。 题目： 公路桥梁管养领域知识图谱构建与服务 摘要： 随着我国大量公路桥梁建成服役，业界已积累了较大规模的运营期桥梁管养数据，涵盖结构基础信息、定期检测、健康监测等主题，并呈现出显著的多源异构特性。在大数据知识工程范式驱动下，有效融合、表征与分析应用桥梁管养领域数据，突破结构监测、检测等“信息孤岛”，构建面向该领域特性的知识图谱并提供智能化服务，已成为亟待解决的关键问题。本报告将阐述公路桥梁管养领域知识图谱构建与服务的背景和总体框架，分享已有研究工作，并对该问题域的挑战和发展趋势进行剖析。
白鑫 博士 华为云交通智能体高级技术专家	简介： 白鑫，博士，华为云交通智能体高级技术专家。主要从事智慧交通、车联网、无线网络等方向的研究工作。在华为工作期间，参加了TrafficGo智能信号控制系统、精准公交、智能公交调度等产品的研发工作。在IEEE Transactions on Mobile Computing, Computer Networks等学术期刊发表SCI收录的论文10余篇。 题目： 精准公交——车路协同环境下“云控”模式的智能公交调度系统 摘要： 随着智慧路网、智能汽车、v2x网联等技术的迅速发展，国内各地广泛的开展了车路协同先导示范区的建设工作。在这一背景下，率先推进车路协同技术在公共交通领域上层应用的商用落地，可以在改善群众公交出行体验的同时，有效支撑车联网、自动驾驶技术的逐步推广和应用。精准公交作为华为智慧公交领域的重要产品组件，结合车路协同技术，首次在商用领域实践了“云控”模式下的智能公交调度。本次报告将介绍华为精准公交产品解决方案设计与技术应用，探讨如何在公共出行领域，如何结合车路协同等新技术更好的实现产品的客户价值。