CCF计算机应用专委走进高校暨CCF兰州分部学术报告

CCF计算机应用专委走进高校暨CCF兰州分部学术报告于2020年9月19日（星期六）举行，活动采用线上线下方式进行，线下活动活动地点在兰州交通大学电信学院会议室举行。本次活动邀请了国内3位相关领域的专家学者，以“计算机应用”为主题，进行学术报告，加深大家对计算机应用最新研究进展的了解。

会议由CCF兰州分部主席闫光辉教授和张学军博士主持，与会人员有CCF计算机应用专委秘书长鹿泽光以及CCF兰州分部会员。

会议中芦效峰教授（CCF会员，北京邮电大学副教授、软件安全中心主任）进行了《基于多来源Web网页的威胁情报话题发现和融合分析》专题报告。

报告摘要：

由于高级持续性攻击(APTs)危害性严重，安全专家需要从凯源数据中对网络威胁进行实时发现和分析，并将其转换成可读的威胁情报以帮助安全分析员尽早响应及抵御新兴网络威胁。但是现有的安全情报平台不具有识别威胁情报具体所属的话题或者威胁标签的能力，之前的学者也很少对此类课题进行研究。因此芦效峰教授在通用话题检测技术基础上，深入研究安全领域的特征提取方法以及改进传统的话题聚类模型，提出新颖的基于领域特征提取方法与改进层次聚类的网络威胁情报检测方法，结合词向量技术和迁移学习分析开源威胁数据，实时识别新兴威胁话题。实验结果证明提出的方法性能显著，能够很好的识别威胁话题。

张世文主任（CCF高级会员，湖南科技大学计算机科学与工程学院物联网工程系副主任，硕士研究生导师）进行了《位置隐私保护研究》专题报告

报告摘要：

随着无线网络通信技术的发展以及在线社交网络的日益风行，越来越多的用户喜欢使用基于地理位置的信息服务。然而在享受基于地理位置信息服务所带来便利的同时，用户的位置信息也会泄露。攻击者能从用户的位置信息得出用户的行为模式、生活习惯、健康状况、政治倾向等敏感信息，这一些隐私信息的泄漏会向给人们的日常生活造成困扰甚至会带来安全隐患。因此，对于基于位置服务提供商来说，在提供基于位置服务的同时保护用户的位置隐私是十分重要的。

张主任开始介绍了基于位置的服务，随后指出位置隐私保护的技术难点在于基于位置的服务与位置隐私保护存在以下几个重要的特性：矛盾性、实时性、计算复杂性。针对这些特性，张主任讲述了目前几种主要的隐私保护机制以及隐私保护系统的模型。目前隐私保护的机制有匿名机制、混淆机制、加密机制、基于差分隐私机制。隐私保护系统模型有独立结构模型、中心结构模型、点对点结构模型。最后，张主任以日常打车的应用场景为例，介绍了自己目前在这个领域的研究成果，社交网络中基于邻近度的位置查询方案。张主任最后总结指出，针对位置隐私保护问题，我们需要兼顾隐私保护与计算效率，应从具体的应用场景来考虑所采取的隐私保护方案，这样便可以同时实现位置服务信息的获取和用户位置隐私保护。

敬勇专家（CCF会员，Oracle ACE，ACOUG核心专家，ACDU MVP，常德市信息化咨询委员会委员，湖南省政府采购评审委员会委员）进行了《国产数据库的机遇与挑战》专题报告

报告摘要:

敬勇专家从国产数据库的发展，国产数据库的机遇，国产数据库的挑战和国产数据库的选型四个方面讲述了自己的见解，因而可以更加了解国产数据库的发展状况从而为自己的业务系统正确地选择国产数据库产品。

敬勇专家从我国国产数据库的发展史带我们了解了由于数据库发展的市场化竞争已经从最开始的一家独大到后来的百家齐放，根据不同的需求现已有了不同种类的产品，较为知名的则是阿里云、腾讯云等云数据库。针对国产数据库的日益发展，敬勇专家指出了以下几点方向：网络安全、信创产业、中美之间的科技战以及新基建四点方向。存在机遇的同时，随之而来的也会伴随着各种挑战，应用迁移的复杂度、性能的保障性、高可用架构以及甲方领导的决心都是当前国产数据库发展所面临的难题。

会议最后，各位与会人员就各个专题报告的主题和内容等话题与专家们进行了问答与交流，计算机专委会秘书长鹿泽光代表全体成员，对各位主讲嘉宾以及与会人员表达了真挚的感谢，希望各位共同交流，共同发展，共同进步。