2025年11月4日，信息与智能工程学院网络与信息安全团队在4B204会议室举办“智能网联汽车可信数据空间关键技术”专题研讨会。本次报告由杨明教授主讲，围绕其最新研究主题“具有隐私保护的可验证计算技术”展开，系统梳理了可验证计算的发展背景、技术框架、隐私保护机制及未来研究方向，为在场师生带来了一场内容丰富、视野前沿的学术盛宴。
杨明教授指出，随着智能网联汽车、云计算、联邦学习等技术的快速发展，数据已成为驱动智能交通、自动驾驶等应用的核心要素。然而，当前隐私计算在性能、效率和可扩展性方面仍面临诸多挑战，特别是在多方协同计算、外包数据处理等场景中，如何在不泄露原始数据的前提下，确保计算结果的正确性与可验证性，成为亟需突破的关键问题。
为此，杨教授提出引入“可验证计算（Verifiable Computation, VC）”作为解决路径。他系统讲解了可验证计算的基本模型，包括密钥生成、问题生成、计算执行与结果验证四大步骤，并强调其三大核心要求：正确性、可靠性、高效性。在此基础上，杨教授进一步介绍了具有隐私保护的可验证计算技术，即在验证计算结果正确性的同时，确保输入数据、输出结果及用户隐私不被泄露，满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求。
报告中，杨教授深入解析了多种隐私保护可验证计算的实现机制，如同态加密、函数加密、零知识证明承诺、SNARKs（简明非交互式知识证明）等，并结合具体案例，介绍了面向一般函数与具体函数的可验证计算方案。他指出，尽管当前基于全同态加密等技术的方案在理论上具备较强隐私保护能力，但仍面临计算效率低、实用性差等问题，未来应更多关注轻量级、可组合、可重构的通用模型研究。
在展望部分，杨教授提出三个重点研究方向：
1. 面向外包服务的可验证技术基础理论研究，构建智能化、可扩展的通用验证模型。
2. 具有结果保密性的公开可验证计算机制，兼顾隐私保护与公开可验证性。
3. 兼顾安全强度与函数表达能力的轻量级可验证方案设计，推动其在智能网联汽车、医疗、金融等关键领域的落地应用。
本次研讨会不仅深入剖析了可验证计算与隐私计算的融合发展趋势，也为在场师生提供了明确的研究方向与科研目标。与会教师纷纷表示，将围绕“隐私+可信+智能”的核心思路，积极申报相关课题，开展关键技术攻关，力争在数据安全与智能计算交叉领域取得更多原创性成果。
未来，信息与智能工程学院网络与信息安全团队将持续聚焦国家数据安全战略与海南自贸港数字经济发展需求，围绕隐私计算、可验证计算、区块链安全等方向，打造高水平科研平台，培养高层次网络安全人才，为构建安全、可信、智能的数字社会作出贡献。
一审一校 | 杨 明
二审二校 | 杨 涛
三审三校 | 李成名 尹 娜
