第39屆IEEE計算機通信國際會議(The 39th International Conference on Computer Communications, INFOCOM)将于2020年4月在中國北京舉行，我院NIS&P Lab(網絡信息系統安全與隐私實驗室)四篇論文被正式錄用(錄用率：19.8%)。論文指導老師為NIS&P Lab的王志波教授、王骞教授和陳豔姣教授。這四篇論文是NIS&P Lab在網絡安全與隐私保護領域的重要研究成果。迄今為止，2019年實驗室在信息系統安全與隐私保護領域取得了一系列成績，共發表CCF A類論文近30餘篇，包括ACM CCS、IEEE ICCV、INFOCOM、AAAI等國際權威會議。錄用的四篇INFOCOM’ 20論文簡介如下：

論文“Towards Pattern-aware Privacy-preserving Real-time Data Collection”（面向模式感知的隐私保護實時數據收集研究）考慮到時間序列數據收集過程中存在的隐私洩露問題，提出了一個面向不可信數據收集平台的隐私保護方法，實時保護用戶隐私的同時保證了數據的時序模式以及确保統計效用不被破壞。實驗證明該方法相較于其他時間序列隐私保護研究能夠更有效的保留數據的重要模式。該論文主要由2018級碩士生劉文鑫和龐曉藝共同完成，論文指導老師為王志波教授。

論文“EncELC: Hardening and Enriching Ethereum Light Clients with Trusted Enclaves”（基于可信硬件的以太坊輕量級客戶端的強化與豐富）考慮到以太坊區塊鍊中輕量級客戶端在檢索請求過程中的敏感信息洩露問題以及以太坊區塊鍊上靈活精确的事務檢索需求，提出了一種新型的以太坊輕量級客戶端設計——EncELC。EncELC利用可信硬件(如Intel SGX)作為構建高效而安全的處理的起點，設計了關鍵性能和安全上的改進算法，實現了對輕量級客戶端全面的保護，同時支持對以太坊區塊鍊的豐富查詢。實驗證明EncELC能支持多種查詢并具有有較好的實用性。該論文由王骞教授與香港城市大學王聰教授研究組合作完成。

“Towards Personalized Privacy-Preserving Incentive for Truth Discovery in Crowdsourced Binary-Choice Question Answering” （面向群智感知真值發現的個性化隐私保護激勵機制研究）一文考慮了用戶在參與群智感知真值發現任務時的隐私洩露開銷及用戶不同的隐私保護需求，設計了一種激勵機制對用戶隐私洩露實現個性化補償的同時最大化真值發現精度。實驗證明該機制相比于之前的單一補償機制，在給定預算下能取得更高的真值發現精度。該論文由王志波教授與浙江大學王智教授研究組合作完成。

“Eagle: Refining Congestion Control by Learning from the Experts”（基于專家學習擁塞控制優化算法）一文主要研究如何利用學習算法改進擁塞控制。已有的固定的基于事件的反應控制不能很好地滿足網絡通信的實際需求，文章提出了一個全新的擁塞控制算法，通過改善已有的啟發式方法，利用現有算法的專家知識，通過深度強化學習的方法訓練出一個擁塞控制的通用模型。該論文由陳豔姣教授與多倫多大學Baochun Li教授研究組合作完成。

IEEE INFOCOM是網絡通信領域的旗艦性會議，由IEEE 通信協會組織舉辦。每年會議彙集了來自世界各地的探索前沿理念和成果的網絡通信研究人員、從業者、開發者和用戶，在國際網絡通信技術領域享有重要影響力。