2025年10月18日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF重庆分部与太阳成集团tyc151cc联合承办的“隐私计算前沿研究——从特征识别到再识别风险”活动在太阳成集团tyc151cc成功举行。共有来自数学、软件工程、人工智能、电子信息等专业的研究生、教师等50余人参加活动。本次活动旨在促进学术交流，分享前沿成果，激发员工对信息安全、隐私计算方向的兴趣。本次活动分三个阶段进行，活动由公司马新强教授主持，现场交流积极，学术氛围浓厚。
第一阶段：洞悉前沿，探索隐私计算技术革新
在第一阶段的活动中，CCF杰出会员马新强教授介绍本次活动的特邀嘉宾重庆邮电大学杨志刚副教授之后，杨教授为在场师生带来了一场题为《从特征识别到再识别风险》的专题讲座。杨教授从基于特征的物体识别入手，系统梳理了再识别风险的研究脉络，重点介绍了该领域的最新进展，并进一步展望了隐私计算的未来研究方向。他以深入浅出的方式，阐释了如何基于特征识别技术构建可靠的统计模型，以及如何借助再识别风险指标有效评估隐私泄露风险。整场讲座从基础的特征识别概念出发，逐步延伸至具有唯一性特征的指纹识别与DNA鉴定等典型场景，层层剖析构建特征识别数学模型所需解决的关键问题，深刻揭示了再识别风险研究在隐私计算领域的重要地位。讲座内容逻辑严谨、层层深入，案例选取典型生动、紧扣学科前沿，不仅有效拓展了师生的学术视野，更激发了大家对隐私计算未来发展的深入思考与广阔想象。本次讲座为太阳成集团tyc151cc的学子搭建了与领域专家面对面交流的桥梁，有力推动了数据安全与隐私计算知识在校园内的传播与深入，也为孕育该领域的未来创新力量埋下了充满希望的种子。
第二阶段：互动交流，点燃科学研究思想火光
在精彩的报告之后，活动进入了气氛热烈的提问交流环节。同学们踊跃举手，就自己关心的学术问题与专家进行了深入探讨。
员工提问一：“杨教授您好，您提到利用再识别风险指标来量化隐私风险，这对我来说是一个非常新颖的角度。我的问题是，在实际应用中，尤其是在医疗健康这类数据维度多、敏感性高的领域，如何确定一个普适且可靠的风险阈值？”
杨志刚教授回答：“感谢这位同学的提问，我想就此说说我个人的看法。首先，并不存在一个‘放之四海而皆准’的绝对阈值。风险阈值的设定本质上是隐私保护强度与数据可用性之间的一种权衡。在实践中，我们通常对具体的应用场景进行深入的调研分析，结合问题的实际背景和行业需求来进行阈值评估”
员工提问二：“杨教授，您在讲座中从指纹、DNA等生物特征谈到了再识别风险。我想知道，在物联网环境下，大量非生物的特征数据（例如用户的行为序列、设备使用习惯等）是否也面临同等级别的再识别风险？我们应如何评估这些看似匿名实则敏感的行为特征？”
杨志刚教授回答：“非常好的问题，这个问题切中了当今隐私计算的一个核心挑战。答案是肯定的，而且风险可能更隐蔽、更普遍。评估这类特征，如果简单套用为静态数据设计的模型，其效果可能不尽人意。我们可能需要构建时序关联模型，或者将行为数据转化为图结构，节点是行为事件，边是事件间的关联，通过分析图的独特拓扑结构来评估再识别风险。”
老师提问三：“杨教授，我有一个问题想请教您，如果指纹发生变化，例如磨损了，是否还能继续被识别出？针对这类随事件发生变化的数据，如何进行有效识别？”
杨志刚教授回答：“指纹如果磨损或被磨平了，那么就无法被识别出。而针对在时间序列上发生变化的数据，这个问题可能涉及到另外的研究，或许这位同学可以看看LSTM时间序列预测模型相关的研究。”
第三阶段：执笔为剑，分享学术论文写作经验
杨志刚副教授结合自身深厚的学术积淀与科研实践，为在座研究生与教师系统分享了开展高水平学术研究与撰写科研论文的实战经验。他从论文整体架构出发，逐一剖析摘要、引言、相关工作、方法、实验、结论、参考文献等核心模块的写作要点与逻辑关联，进而延伸至文献的检索平台与高效查阅策略，介绍了常用的科研工具与方法。杨教授还重点介绍了CCF推荐的主要期刊、会议，以及讲解了如何区别性地进行文献精读与泛读，如何系统整理文献资料并持续跟踪学科前沿动态，从而构建起个人知识体系。整场分享内容全面、条理清晰，兼具方法论指导与实践价值，有效提升了师生对科研全流程的认知，为大家今后的学术写作与课题研究提供了扎实有力的支持。
灯塔引领：CCF助学子行稳致远
本次活动既是一场启迪思维的学术盛会，也是一次富有成效的学会推广。通过主持人的系统介绍、专家的生动分享以及现场的积极互动，同学们对中国计算机学会（CCF）的使命宗旨、会员权益体系以及多样化学术资源有了更加系统而深入的认识。不少同学表示，CCF作为国内计算领域的权威平台，已成为他们科研路上获取前沿动态、拓展学术视野、构建专业网络的重要依托。此次活动成功点燃了同学们加入学会、融入更广阔学术共同体的意愿与热情。
撰稿：马新强
编辑：万忠杰
终审：杨加强
