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對話系統作為人機交互的重要方式，有著廣泛的應用前景。現有的對話系統專注于解決語義一致性和內容豐富性等問題，對于提高人機交互以及產生人機共鳴方向的研究關注度不高。如何讓生成的語句在具有語義相關性的基礎上更自然地與用戶交流是當前對話系統面臨的主要問題之一。首先對對話系統進行了整體情況的概括。接著介紹了情感對話系統中的對話情緒感知和情感對話生成兩大任務，并分別調研歸納了相關方法。對話情緒感知任務大致分為基于上下文和基于用戶信息兩類方法。情感對話生成的方法包括規則匹配算法、指定情感回復的生成模型和不指定情感回復的生成模型，并從情緒數據類別和模型方法等方面進行了對比分析。然后總結整理了兩大任務下數據集的特點和鏈接便于后續的研究，并歸納了當前情感對話系統中不同的評估方法。最后對情感對話系統的工作進行了總結和展望。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2684.shtml

共識算法是區塊鏈系統維護數據一致性的核心機制。本文深入調研并分析了具有代表性的共識算法及其演化歷程；基于共識過程提出共識算法的分類模型，并對各類型中代表性的共識算法進行詳細分析；最后從去中心化、可擴展性、安全性、一致性、可用性、分區容忍性六個方面建立了一套共識算法的評價指標體系，并對代表性的共識算法進行對比分析，給出各類算法綜合性的性能評價，希望為共識算法的應用與創新提供參考。

//jcs.iie.ac.cn/xxaqxb/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20210206&year_id=2021&quarter_id=2&falg=1

人工智能和深度學習算法正在高速發展，這些新興技術在音視頻識別、自然語言處理等領域已經得到了廣泛應用。然而，近年來研究者發現，當前主流的人工智能模型中存在著諸多安全隱患，并且這些隱患會限制人工智能技術的進一步發展。因此，研究了人工智能模型中的數據安全與隱私保護問題。對于數據與隱私泄露問題，主要研究了基于模型輸出的數據泄露問題和基于模型更新的數據泄露問題。在基于模型輸出的數據泄露問題中，主要探討了模型竊取攻擊、模型逆向攻擊、成員推斷攻擊的原理和研究現狀；在基于模型更新的數據泄露問題中，探討了在分布式訓練過程中，攻擊者如何竊取隱私數據的相關研究。對于數據與隱私保護問題，主要研究了常用的3類防御方法，即模型結構防御，信息混淆防御，查詢控制防御。綜上，圍繞人工智能深度學習模型的數據安全與隱私保護領域中最前沿的研究成果，探討了人工智能深度學習模型的數據竊取和防御技術的理論基礎、重要成果以及相關應用。

摘要 在線社交網絡中的消息流行度預測研究,對推薦、廣告、檢索等應用場景都具有非常重要的作用。近年來,深度學習的蓬勃發展和消息傳播數據的積累,為基于深度學習的流行度預測研究提供了堅實的發展基礎。現有的流行度預測研究綜述,主要是圍繞傳統的流行度預測方法展開的,而基于深度學習的流行度預測方法目前仍未得到系統性地歸納和梳理,不利于流行度預測領域的持續發展。鑒于此,該文重點論述和分析現有的基于深度學習的流行度預測相關研究,對近年來基于深度學習的流行度預測研究進行了歸納梳理,將其分為基于深度表示和基于深度融合的流行度預測方法,并對該研究方向的發展現狀和未來趨勢進行了分析展望。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3082.shtml

摘要： 物聯網、穿戴設備和移動通信等技術的高速發展促使數據源源不斷地產生并匯聚至多方數據收集者，由此帶來更嚴峻的隱私泄露問題, 然而傳統的差分隱私、加密和匿名等隱私保護技術還不足以應對.更進一步，數據的自主匯聚導致數據壟斷問題，嚴重影響了大數據價值實現.此外，大數據決策過程中，數據非真實產生、被篡改和質量管理過程中的單點失敗等問題導致數據決策不可信.如何使這些問題得到有效治理，使數據被正確和規范地使用是大數據發展面臨的主要挑戰.首先，提出數據透明化的概念和研究框架，旨在增加大數據價值實現過程的透明性，從而為上述問題提供解決方案.然后，指出數據透明化的實現需求與區塊鏈的特性天然契合，并對目前基于區塊鏈的數據透明化研究現狀進行總結.最后，對基于區塊鏈的數據透明化可能面臨的挑戰進行分析.

聯邦學習是一種新型的分布式學習框架，它允許在多個參與者之間共享訓練數據而不會泄露其數據隱私。但是這種新穎的學習機制仍然可能受到來自各種攻擊者的前所未有的安全和隱私威脅。本文主要探討聯邦學習在安全和隱私方面面臨的挑戰。首先，本文介紹了聯邦學習的基本概念和威脅模型，有助于理解其面臨的攻擊。其次，本文總結了由內部惡意實體發起的3種攻擊類型，同時分析了聯邦學習體系結構的安全漏洞和隱私漏洞。然后從差分隱私、同態密碼系統和安全多方聚合等方面研究了目前最先進的防御方案。最后通過對這些解決方案的總結和比較，進一步討論了該領域未來的發展方向。

//jnuaa.nuaa.edu.cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=202005001&flag=1&journal_id=njhkht&year_id=2020

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

對于容量快速增長、日趨多元化的大數據，業界亟需開發可行性更好的存儲工具。為滿足大數據存儲需求，存儲機制已經形成從傳統數據管理系統到NoSQL技術的結構化轉移。然而，目前可用的大數據存儲技術無法為持續增長的異構數據提供一致、可擴展和可用的解決方案。在科學實驗、醫療保健、社交網絡和電子商務等實際應用中，存儲是大數據分析的第一步。截至目前，亞馬遜、谷歌和阿帕奇等公司形成了大數據存儲方案的行業標準，但尚未有關于大數據存儲技術性能和容量提升的深入調查和文獻報告。本文旨在對目前可用于大數據的最先進的存儲技術進行全面調查，提供了一個明確的大數據存儲技術分類方法，以幫助數據分析師和研究人員了解和選擇更適合其需求的存儲機制。我們使用布魯爾的CAP定理比較和分析了現有存儲方法，評估了不同存儲架構的性能，討論了存儲技術的意義、應用及其對其他類別數據的支持。為了加快部署可靠和可擴展的存儲系統，文中還突出了未來研究面臨的幾個挑戰。

//www.jzus.zju.edu.cn/article.php?doi=10.1631/FITEE.1500441

題目： 機器學習的隱私保護研究綜述

簡介：

大規模數據收集大幅提升了機器學習算法的性能,實現了經濟效益和社會效益的共贏,但也令個人隱私保護面臨更大的風險與挑戰．機器學習的訓練模式主要分為集中學習和聯邦學習２類,前者在模型訓練前需統一收集各方數據,盡管易于部署,卻存在極大數據隱私與安全隱患;后者實現了將各方數據保留在本地的同時進行模型訓練,但該方式目前正處于研究的起步階段,無論在技術還是部署中仍面臨諸多問題與挑戰．現有的隱私保護技術研究大致分為２條主線,即以同態加密和安全多方計算為代表的加密方法和以差分隱私為代表的擾動方法,二者各有利弊．為綜述當前機器學習的隱私問題,并對現有隱私保護研究工作進行梳理和總結,首先分別針對傳統機器學習和深度學習２類情況,探討集中學習下差分隱私保護的算法設計;之后概述聯邦學習中存的隱私問題及保護方法;最后總結目前隱私保護中面臨的主要挑戰,并著重指出隱私保護與模型可解釋性研究、數據透明之間的問題與聯系．