香港中文大學（CUHK）博士（PhD）申請攻略及導師簡介

導師簡介

如果你想申請香港中文大學信息工程係的博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析香港中文大學的Professor CHOW的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

導師現任香港中文大學信息工程係副教授,是密碼學、係統安全和隱私保護領域的知名學者。

導師於(yu) 2012年11月加入香港中文大學信息工程係,並於(yu) 2013/14年度獲得香港研究資助局頒發的早期職業(ye) 獎。在此之前,導師在紐約大學柯朗數學科學研究所獲得博士學位後,曾在加拿大滑鐵盧大學組合數學與(yu) 優(you) 化係擔任研究員。

導師的學術背景十分出色。他在香港大學獲得學士和碩士學位,隨後在紐約大學獲得碩士和博士學位。在學習(xi) 期間,導師曾在NTT研發(東(dong) 京)、微軟研究院(雷德蒙德)和富士施樂(le) 帕洛阿爾托實驗室實習(xi) ,積累了豐(feng) 富的實踐經驗。

研究領域

導師的主要研究興(xing) 趣集中在密碼學、安全和隱私保護領域。具體(ti) 來說,他的研究方向包括:

1.密碼學

2.分布式係統安全

3.隱私增強技術

4.隱私保護大數據分析

在教學方麵,導師開設了多門與(yu) 其研究領域密切相關(guan) 的課程,包括:

ENGG 5383 / IERG 5240 – 應用密碼學

IERG 5590 / IEMS 5709 – 區塊鏈高級主題

IERG 5310 – 網絡係統中的安全與(yu) 隱私

DSME 6788 – 網絡安全

IERG 4220 – 安全軟件工程

IERG 4130 / ESTR 4306 – 網絡安全導論

研究分析

1."Cross-Domain Access Control Encryption: Arbitrary-Policy, Constant-Size, Efficient"

發表於(yu) IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) 2021

這篇論文提出了一種新的跨域訪問控製加密方案。主要特點包括:

支持任意策略:可以靈活定義(yi) 複雜的訪問控製策略

常數大小:密文大小不隨策略複雜度增加而增長

高效:加密和解密操作效率高

該研究對雲(yun) 計算環境下的數據共享和訪問控製具有重要意義(yi) ,可以在保護數據隱私的同時實現靈活高效的訪問控製。

2."Multi-Client Oblivious RAM with Poly-Logarithmic Communication"發表於(yu) IACR Advances in Cryptology – ASIACRYPT 2020

這項研究提出了一種新的多客戶端混淆RAM(Oblivious RAM, ORAM)協議。主要貢獻包括:

通信複雜度為(wei) 多項式對數級,大大降低了網絡開銷

支持多個(ge) 客戶端同時訪問共享數據

保證了訪問模式的隱私性,防止信息泄露

該方案在雲(yun) 存儲(chu) 等場景下具有重要應用價(jia) 值,可以有效保護用戶數據訪問隱私。

3."Stargazing in the Dark: Secure Skyline Queries with SGX"發表於(yu) Database Systems for Advanced Applications (DASFAA) 2020

這篇論文探討了如何利用Intel SGX技術實現安全的天際線查詢。主要內(nei) 容包括:

設計了一種基於(yu) SGX的安全天際線查詢方案

保護了查詢過程中的數據隱私和完整性

通過實驗驗證了方案的可行性和效率

該研究為(wei) 數據庫中的隱私保護查詢提供了新的解決(jue) 思路,具有重要的理論和實踐意義(yi) 。

4."Learning Model with Error – Exposing the Hidden Model of BAYHENN"發表於(yu) International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2020

這項研究聚焦於(yu) 機器學習(xi) 模型的隱私保護。主要貢獻包括:

分析了BAYHENN等模型隱藏技術的安全性

提出了一種新的模型提取攻擊方法

揭示了現有模型保護方案的潛在漏洞

該研究對於(yu) 提高機器學習(xi) 模型的隱私保護水平具有重要啟示,為(wei) 設計更安全的模型保護方案提供了依據。

5."Structure-Preserving Certificateless Encryption and Its Application"發表於(yu) The Cryptographers' Track at the RSA Conference (CT-RSA) 2019

這篇論文提出了一種新的結構保持無證書(shu) 加密方案。主要特點包括:

保持了原始消息的代數結構

無需使用證書(shu) ,降低了密鑰管理複雜度

在多種應用場景中具有優(you) 勢,如電子投票等

該方案為(wei) 無證書(shu) 加密領域提供了新的思路,在保護隱私的同時提高了加密係統的靈活性和效率。

6."Let a Non-barking Watchdog Bite: Cliptographic Signatures with an Offline Watchdog"發表於(yu) IACR Public Key Cryptography (PKC) 2019

這項研究提出了一種新的剪報簽名(Cliptographic Signature)方案。主要創新點包括:

引入離線監督機製,提高了方案的安全性

在不信任簽名者的情況下仍能保證簽名的有效性

適用於(yu) 需要高度安全保證的場景,如電子選舉(ju)

該研究為(wei) 提高數字簽名係統的安全性和可靠性提供了新的思路,具有重要的理論和實踐價(jia) 值。

研究貢獻和成就

1.研究貢獻:

在跨域訪問控製加密、多客戶端混淆RAM、安全數據查詢等方麵提出了創新性的解決(jue) 方案

在機器學習(xi) 模型隱私保護、無證書(shu) 加密、數字簽名等領域做出了重要貢獻

發表了大量高質量論文,推動了相關(guan) 領域的發展

2.學術服務:

連續六年擔任AsiaCrypt程序委員會(hui) 成員

曾任IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)編委四年

2019年擔任The Caspar Bowden Award for Outstanding Research in Privacy Enhancing Technologies獎項委員會(hui) 成員

擔任CANS、ISC和ProvSec會(hui) 議的程序聯合主席

參與(yu) 了200多個(ge) 其他會(hui) 議的程序委員會(hui) ,包括CCS、CRYPTO、CT-RSA、Financial Crypt.、ICDCS、Infocom、PETS、PKC、TheWeb和Usenix Security等

3.榮譽和認可:

2013/14年度獲得香港研究資助局早期職業(ye) 獎

2019年當選為(wei) 歐洲創新聯盟(EAI)會(hui) 士(首屆)

2018年被ArnetMiner(AMiner)評為(wei) 100位最具影響力學者之一(安全和隱私領域)

導師的研究工作對密碼學、係統安全和隱私保護領域產(chan) 生了重要影響。他提出的多項創新性解決(jue) 方案為(wei) 解決(jue) 雲(yun) 計算、物聯網、人工智能等新興(xing) 技術領域中的安全和隱私問題提供了新的思路。導師的研究不僅(jin) 具有重要的理論價(jia) 值,也在實際應用中展現了巨大的潛力。

研究想法

a) 基於(yu) 後量子密碼學的高效跨域訪問控製加密方案

研究如何將教授提出的跨域訪問控製加密方案擴展到後量子安全領域。

探索在保持方案高效性的同時，如何抵抗量子計算攻擊。

分析該方案在大規模分布式係統中的應用前景和挑戰。

b) 隱私保護聯邦學習(xi) 係統的安全多方計算優(you) 化

結合教授在安全多方計算和機器學習(xi) 隱私保護方麵的研究。

提出一種新的聯邦學習(xi) 框架，在保護參與(yu) 方數據隱私的同時提高學習(xi) 效率。

探索如何在該框架中應用同態加密和零知識證明等技術。

c) 基於(yu) 可信執行環境的去中心化隱私保護數據市場

結合教授在SGX安全查詢和跨域訪問控製方麵的研究。

設計一個(ge) 支持安全數據交易和隱私保護數據分析的去中心化平台。

探索如何在保護數據隱私的同時實現數據的可驗證性和可追溯性。

d) 動態自適應的智能合約隱私保護機製

基於(yu) 教授在密碼學和區塊鏈安全方麵的研究。

提出一種能夠根據合約執行環境動態調整隱私保護級別的機製。

研究如何在保護隱私的同時確保智能合約的可審計性和透明度。

e) 基於(yu) 機器學習(xi) 的自動化密碼協議設計與(yu) 分析係統

結合教授在密碼學和機器學習(xi) 安全方麵的研究。

設計一個(ge) 能夠自動生成和分析密碼協議的智能係統。

探索如何利用機器學習(xi) 技術優(you) 化密碼協議的安全性和效率。

申請建議

1.深入理解密碼學基礎理論

深入學習(xi) 現代密碼學的核心概念，如公鑰密碼係統、同態加密、零知識證明等。

重點關(guan) 注教授在訪問控製加密、無證書(shu) 加密等領域的創新工作。

嚐試複現或改進教授發表的一些密碼學方案，如跨域訪問控製加密方案。

2.強化係統安全和隱私保護知識

深入研究可信執行環境（如Intel SGX）的工作原理和應用。

學習(xi) 數據庫安全查詢技術，特別是隱私保護查詢方法。

關(guan) 注機器學習(xi) 模型隱私保護的最新進展。

3.拓展分布式係統和區塊鏈知識

學習(xi) 分布式係統的基本原理和安全挑戰。

深入理解區塊鏈技術，特別是智能合約和隱私保護方麵的問題。

關(guan) 注教授在去中心化係統安全方麵的研究。

4.提升實踐能力和工程技能

強化編程能力，特別是密碼學庫和安全編程技術。

學習(xi) 並實踐安全軟件工程的原則和方法。

參與(yu) 開源安全項目或開發自己的安全工具。

5.培養(yang) 跨學科研究能力

關(guan) 注密碼學、安全和隱私技術在其他領域的應用，如金融科技、醫療健康等。

學習(xi) 數據科學和人工智能的基礎知識，了解這些領域中的安全和隱私挑戰。

嚐試將教授的研究成果應用到新的領域或場景。