黄智聪
阿里高级安全专家
阿里安全双子座实验室高级安全专家。北京大学学士，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）博士，开源的多方计算框架 TF-Encrypted 的主要研发人员，在数据安全与隐私保护领域有多年研究与工作经验，在CCS，USENIX’Sec，S&P等国际顶级安全会议发表过多项研究成果，主要研究工作包括应用密码学、同态加密、多方安全计算等。
演讲主题
基于 TensorFlow 2.x 的安全多方计算框架
TF-Encrypted 是在 TensorFlow 上构建的隐私计算框架，充分利用了 TF 中已有的图计算优化、网络通信和优化等特点，让开发者仅需关注隐私计算协议的功能层和应用层，是最早出现的一批支持密态机器学习的隐私计算框架之一，其开源实现也影响了后续兴起的多个相关框架。在本次演讲中，我们会展示该框架最新的研发成果，包括从TensorFlow 1.x 到 2.x 的升级、复杂机器学习建模与训练、相关性能测评等等。
