报告题目：隐私计算与硬件加速：密码学加速器与加速器可信执行环境

演讲摘要：在当前的人工智能与大数据时代，数据处理不仅要求越来越高的性能，同时也需要完善的隐私保护机制确保计算过程中的私密性和完整性。性能方面，FPGA、GPU、ASIC等专用硬件加速平台被广泛采用；安全方面，隐私保护的计算可以基于多方安全计算、同态加密、零知识证明等现代密码学算法，或是基于硬件可信执行环境所提供的软硬件隔离保护。在本报告中，我将讨论以上两种隐私计算方式与硬件加速平台的结合，分为“accelerators for security”，即利用专用硬件架构加速现代密码学算法，和“security for accelerators”，即在硬件加速平台上构建可信执行环境。

讲者简介：高鸣宇，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。于美国斯坦福大学电子工程系获博士学位。研究方向为计算机体系结构与系统，主要关注针对人工智能和大数据分析等数据密集型应用的新型存储架构、专用计算系统、硬件系统安全等方向。已发表多篇国际顶级学术会议（ISCA、ASPLOS、HPCA、OSDI、PACT等）论文，曾获得IEEE Micro 2016年度计算机系统结构最佳论文奖（Top Picks）、福布斯中国2019年30 Under 30等荣誉。他也是MICRO、ASPLOS、ISCA等多个会议的TPC和ERC委员会成员。