連結台灣專題講座：隱私保護機器學習概論(Privacy-preserving Machine Learning: an Introduction )

好奇學生大哉問連結台灣專題講座 2025 年 12 月專題講座

主題：隱私保護機器學習概論

Privacy-preserving Machine Learning:  an Introduction

主講：張致恩 博士

地點：遠距視訊 (WebEx Video Conference)

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時程：2025/12/19（星期五）10:10 - 11:45 noon (台北時間)

         2025/12/18 (Thursday) 6:10 - 7:45 PM (PST time)

講者簡介：

嘉賓：張致恩 博士

職銜：南佛羅里達大學(University of South Florida)教授

簡介:

2025 年 1 月 2 日，Apple 同意支付 9,500 萬美元以和解 Siri 隱私外洩的相關訴訟。本演講將從大數據與人工智慧時代中隱私保護的重要性談起，介紹機器學習中與隱私相關的各類威脅、漏洞與攻擊方式。接著，將摘要整理目前可應用於機器學習任務、用以降低或避免隱私風險與攻擊的相關技術。會中也將介紹 Manning Publications 所出版的教科書《Privacy-preserving Machine Learning》的內容。

Jan. 2nd, 2025, Apple agreed to pay $95 million to settle Siri privacy leakage lawsuit. This talk starts out with an introduction of the importance of privacy protection in the big data AI era. Different types of privacy-related threats, vulnerabilities and attacks in machine learning are introduced. Then, a summary of techniques that can be utilized in machine learning tasks in terms of minimizing and evading privacy risks and attacks is presented. The content of a textbook, entitled Privacy-preserving Machine Learning*, from Manning Publications will be introduced.

在本次演講您可學到下列知識：

• AI 與大數據時代的隱私風險與挑戰
• 機器學習中常見的隱私攻擊手法
• 隱私保護機器學習的技術方法

經歷：

張致恩 博士為南佛羅里達大學(University of South Florida)教授。他畢業於大同工學院，取得電機工程學士學位，並於北卡羅來納州立大學(North Carolina State University)取得電腦工程博士學位，並於 2019 年獲選加入該校 ECE 校友名人堂。
張教授的研究領域包括：資安、隱私保護機器學習等。他與博士生共同撰寫的最新教科書《Privacy-preserving Machine Learning》已於 2023 年出版（Manning Publications，330 頁），內容全面而深入。
目前，他擔任 IEEE《Transactions on Reliability》期刊的副編輯，並曾獲選為 2024–2025 Fulbright 學者。

Morris Chang is a professor at the University of South Florida. He graduated from Tatung Institute of Technology with a BSEE degree. He received his Ph.D. degree in  computer engineering from North Carolina State University where he was inducted into the ECE Alumni Hall of Fame in 2019. Dr. Chang’s research interests include: cyber security and privacy-preserving machine learning.  His most recent textbook, co-authored with his PhD students, provides a comprehensive coverage on “Privacy-preserving Machine Learning”, Manning Publications, 330 pages, 2023. Currently, he is an associate Editor of IEEE Transactions on Reliability. Dr. Chang was a 2024-2025 Fulbright Scholar.

歷屆演講影片 [YouTube] 好奇學生大哉問:連結台灣系列

https://youtube.com/playlist?list=PL8YimPCg6Qaqj8rbmWq_eou32Ij_wEalJ&si=UAts1U_fQU6niK0R

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