2020年11月3日上午，清华大学博士后兼华控清交信息科技（北京）有限公司主任架构师李艺博士应邀在东五楼210学术报告厅作了题为“隐私计算技术原理与优化”的学术报告。
该报告首先对隐私计算的基本原理及常用的隐私计算技术进行了介绍，然后对比不同技术的异同及优劣势，分析各个隐私计算技术适用的场景，同时介绍若干加速优化的技巧。
李艺博士首先对隐私计算的概念以及目前常用的隐私计算技术进行了概述，然后由“百万富翁问题”引出了多方安全计算的概念，介绍了多方安全计算的隐私性、正确性和特点。接着分别详细地介绍了不经意传输、混淆电路、秘密分享、同态加密、差分隐私和联邦学习等多种隐私技术的实现原理，并结合具体实例介绍了不同技术的应用场景。最后他对各个隐私计算技术的原理、特点以及应用进行了总结，并从SIMD（单指令多数据）、硬件加速和调度管理三个方面介绍了如何进行隐私计算技术相关的优化。
李艺博士的报告内容详实，深入浅出，主题明确，在场的老师和同学们都收获颇丰。在提问环节，现场的同学和老师与李艺博士一起围绕隐私计算技术原理与优化进行了深入的交流和讨论。
李艺博士于2019年在清华大学交叉信息研究院取得博士学位，博士期间师从徐葳教授从事隐私计算相关研究，在国际顶级会议上发表论文若干篇。之后跟随清华大学廖理教授做博后，并从事金融安全科技相关的研究和科研成果转化，同时兼任华控清交密码学系统主任架构师。
（通讯员：汤鸣宇）
