近日，根据《2023年度江苏省科协提升学会服务科技创新能力计划项目——精品期刊建设（优秀论文遴选）》的方案，经江苏省各科技期刊编辑部及江苏省科协所属一流学会、特色学会推荐，江苏省科技期刊学会组织学科专家遴选和终审认定等程序，产生了第三届江苏省科技期刊百篇优秀论文。我院青年教师王周生博士与其导师-计算机学院杨庚教授合作发表的论文《联邦学习中的隐私保护研究进展》（DOI：10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.05.022）获评第三届江苏省科技期刊优秀论文。该论文于2020年10月发表于《南京邮电大学学报（自然科学版）》。

《联邦学习中的隐私保护研究进展》获评第三届江苏省科技期刊优秀论文

论文首先介绍了联邦学习的背景、定义及其基本框架，并针对其存在的隐私问题展开讨论，例如极易遭受重构攻击、推理攻击或窃取攻击等。随后讨论了现有的隐私保护方法在联邦学习中的应用，主要包括加密方法与差分隐私方法，并详细阐述了不同类别的差分隐私方法的优缺点。最后，论文对联邦学习领域的未来工作进行了展望，主要包括数据隐私性与可用性的平衡问题，缺乏可信服务器或可信节点的问题，以及庞大的通信与计算开销问题。该论文具备较高的前瞻性，四年间的被引用量近50，在《南京邮电大学学报（自然科学版）》近四年发表的全部380余篇论文中，该论文的被引用量排名第4位。

撰稿：王周生   编辑：宋波

审核：张学军