报告题目：同态加密：原理与应用

演讲摘要：数字经济时代，数据凭借其成本低、规模大、流动性高、复用性强等特点成为一个非常重要资源，数据相关产业在飞速发展的同时也面临数据安全、数据确权、隐私保护等一系列问题。因此，使用安全的数据处理方法，在保护用户隐私的同时确保数据可用并创造价值，是值得思考也亟待解决的问题。而隐私计算技术正是一种实现数据处于加密状态或非透明状态下计算的技术，达到了各参与方隐私保护的目的。本次报告将介绍同态加密技术，这是隐私计算主流技术之一。我们将讲解同态加密技术的基础知识，研究现状和应用实现，以及我们团队的研究方向和成果，旨在为同态加密技术的研究和应用提供新思路和方向，以促进其发展和推广。 具体而言，本次报告将分为五个部分。首先，我们将介绍隐私计算的背景和定义，对比现有的三类主流技术路线，分析使用同态加密技术做隐私保护的优势。其次，我们将介绍同态加密的基础知识，包括基本原理、发展历程和运算操作。然后，我们将探讨同态加密的研究现状，包括同态加密算法库、在CPU、定制硬件和GPU方面的实现。同时，我们还将介绍同态加密在隐私保护下的数据分析和机器学习等领域的应用。随后，我们将总结同态加密的性能瓶颈和未来发展趋势，并介绍我们团队的工作，包括GPU加速实现优化、隐私保护决策树、安全矩阵乘法等方面。最后，我们将讨论同态加密面临的挑战和未来方向，包括性能瓶颈、标准化以及在新兴领域（如区块链和机器学习）中的潜在案例研究。

讲者简介：刘哲，之江实验室副院长，浙江大学兼职教授/博导，国家重大人才计划A类项目专家。研究方向为网络空间安全，发表学术论文160余篇，其中10篇论文获得包括CCF-A类会议ACM SIGSOFT FSE’2022，WASA’2022等在内国际会议最佳论文奖。曾获教育部高校计算机专业优秀教师奖、中国密码学会密码创新奖一等奖/优秀青年奖、MIT TR China 35 under 35、阿里巴巴达摩院青橙奖和欧洲FNR基金会杰出博士毕业论文奖等多个国内外奖励。主持国家自然科学基金重点项目和科技部重点研发计划课题等20余项国家级项目/课题，受邀担任国家自然科学基金委人才类项目/重点项目会评专家。