导师简介
如果你想申请香港中文大学信息工程系的博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Professor CHOW的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
导师现任香港中文大学信息工程系副教授,是密码学、系统安全和隐私保护领域的知名学者。
导师于2012年11月加入香港中文大学信息工程系,并于2013/14年度获得香港研究资助局颁发的早期职业奖。在此之前,导师在纽约大学柯朗数学科学研究所获得博士学位后,曾在加拿大滑铁卢大学组合数学与优化系担任研究员。
导师的学术背景十分出色。他在香港大学获得学士和硕士学位,随后在纽约大学获得硕士和博士学位。在学习期间,导师曾在NTT研发(东京)、微软研究院(雷德蒙德)和富士施乐帕洛阿尔托实验室实习,积累了丰富的实践经验。
研究领域
导师的主要研究兴趣集中在密码学、安全和隐私保护领域。具体来说,他的研究方向包括:
1.密码学
2.分布式系统安全
3.隐私增强技术
4.隐私保护大数据分析
在教学方面,导师开设了多门与其研究领域密切相关的课程,包括:
ENGG 5383 / IERG 5240 – 应用密码学
IERG 5590 / IEMS 5709 – 区块链高级主题
IERG 5310 – 网络系统中的安全与隐私
DSME 6788 – 网络安全
IERG 4220 – 安全软件工程
IERG 4130 / ESTR 4306 – 网络安全导论
研究分析
1."Cross-Domain Access Control Encryption: Arbitrary-Policy, Constant-Size, Efficient"
发表于IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) 2021
这篇论文提出了一种新的跨域访问控制加密方案。主要特点包括:
支持任意策略:可以灵活定义复杂的访问控制策略
常数大小:密文大小不随策略复杂度增加而增长
高效:加密和解密操作效率高
该研究对云计算环境下的数据共享和访问控制具有重要意义,可以在保护数据隐私的同时实现灵活高效的访问控制。
2."Multi-Client Oblivious RAM with Poly-Logarithmic Communication"发表于IACR Advances in Cryptology – ASIACRYPT 2020
这项研究提出了一种新的多客户端混淆RAM(Oblivious RAM, ORAM)协议。主要贡献包括:
通信复杂度为多项式对数级,大大降低了网络开销
支持多个客户端同时访问共享数据
保证了访问模式的隐私性,防止信息泄露
该方案在云存储等场景下具有重要应用价值,可以有效保护用户数据访问隐私。
3."Stargazing in the Dark: Secure Skyline Queries with SGX"发表于Database Systems for Advanced Applications (DASFAA) 2020
这篇论文探讨了如何利用Intel SGX技术实现安全的天际线查询。主要内容包括:
设计了一种基于SGX的安全天际线查询方案
保护了查询过程中的数据隐私和完整性
通过实验验证了方案的可行性和效率
该研究为数据库中的隐私保护查询提供了新的解决思路,具有重要的理论和实践意义。
4."Learning Model with Error – Exposing the Hidden Model of BAYHENN"发表于International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2020
这项研究聚焦于机器学习模型的隐私保护。主要贡献包括:
分析了BAYHENN等模型隐藏技术的安全性
提出了一种新的模型提取攻击方法
揭示了现有模型保护方案的潜在漏洞
该研究对于提高机器学习模型的隐私保护水平具有重要启示,为设计更安全的模型保护方案提供了依据。
5."Structure-Preserving Certificateless Encryption and Its Application"发表于The Cryptographers' Track at the RSA Conference (CT-RSA) 2019
这篇论文提出了一种新的结构保持无证书加密方案。主要特点包括:
保持了原始消息的代数结构
无需使用证书,降低了密钥管理复杂度
在多种应用场景中具有优势,如电子投票等
该方案为无证书加密领域提供了新的思路,在保护隐私的同时提高了加密系统的灵活性和效率。
6."Let a Non-barking Watchdog Bite: Cliptographic Signatures with an Offline Watchdog"发表于IACR Public Key Cryptography (PKC) 2019
这项研究提出了一种新的剪报签名(Cliptographic Signature)方案。主要创新点包括:
引入离线监督机制,提高了方案的安全性
在不信任签名者的情况下仍能保证签名的有效性
适用于需要高度安全保证的场景,如电子选举
该研究为提高数字签名系统的安全性和可靠性提供了新的思路,具有重要的理论和实践价值。
研究贡献和成就
1.研究贡献:
在跨域访问控制加密、多客户端混淆RAM、安全数据查询等方面提出了创新性的解决方案
在机器学习模型隐私保护、无证书加密、数字签名等领域做出了重要贡献
发表了大量高质量论文,推动了相关领域的发展
2.学术服务:
连续六年担任AsiaCrypt程序委员会成员
曾任IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)编委四年
2019年担任The Caspar Bowden Award for Outstanding Research in Privacy Enhancing Technologies奖项委员会成员
担任CANS、ISC和ProvSec会议的程序联合主席
参与了200多个其他会议的程序委员会,包括CCS、CRYPTO、CT-RSA、Financial Crypt.、ICDCS、Infocom、PETS、PKC、TheWeb和Usenix Security等
3.荣誉和认可:
2013/14年度获得香港研究资助局早期职业奖
2019年当选为欧洲创新联盟(EAI)会士(首届)
2018年被ArnetMiner(AMiner)评为100位最具影响力学者之一(安全和隐私领域)
导师的研究工作对密码学、系统安全和隐私保护领域产生了重要影响。他提出的多项创新性解决方案为解决云计算、物联网、人工智能等新兴技术领域中的安全和隐私问题提供了新的思路。导师的研究不仅具有重要的理论价值,也在实际应用中展现了巨大的潜力。
研究想法
a) 基于后量子密码学的高效跨域访问控制加密方案
研究如何将教授提出的跨域访问控制加密方案扩展到后量子安全领域。
探索在保持方案高效性的同时，如何抵抗量子计算攻击。
分析该方案在大规模分布式系统中的应用前景和挑战。
b) 隐私保护联邦学习系统的安全多方计算优化
结合教授在安全多方计算和机器学习隐私保护方面的研究。
提出一种新的联邦学习框架，在保护参与方数据隐私的同时提高学习效率。
探索如何在该框架中应用同态加密和零知识证明等技术。
c) 基于可信执行环境的去中心化隐私保护数据市场
结合教授在SGX安全查询和跨域访问控制方面的研究。
设计一个支持安全数据交易和隐私保护数据分析的去中心化平台。
探索如何在保护数据隐私的同时实现数据的可验证性和可追溯性。
d) 动态自适应的智能合约隐私保护机制
基于教授在密码学和区块链安全方面的研究。
提出一种能够根据合约执行环境动态调整隐私保护级别的机制。
研究如何在保护隐私的同时确保智能合约的可审计性和透明度。
e) 基于机器学习的自动化密码协议设计与分析系统
结合教授在密码学和机器学习安全方面的研究。
设计一个能够自动生成和分析密码协议的智能系统。
探索如何利用机器学习技术优化密码协议的安全性和效率。
申请建议
1.深入理解密码学基础理论
深入学习现代密码学的核心概念，如公钥密码系统、同态加密、零知识证明等。
重点关注教授在访问控制加密、无证书加密等领域的创新工作。
尝试复现或改进教授发表的一些密码学方案，如跨域访问控制加密方案。
2.强化系统安全和隐私保护知识
深入研究可信执行环境（如Intel SGX）的工作原理和应用。
学习数据库安全查询技术，特别是隐私保护查询方法。
关注机器学习模型隐私保护的最新进展。
3.拓展分布式系统和区块链知识
学习分布式系统的基本原理和安全挑战。
深入理解区块链技术，特别是智能合约和隐私保护方面的问题。
关注教授在去中心化系统安全方面的研究。
4.提升实践能力和工程技能
强化编程能力，特别是密码学库和安全编程技术。
学习并实践安全软件工程的原则和方法。
参与开源安全项目或开发自己的安全工具。
5.培养跨学科研究能力
关注密码学、安全和隐私技术在其他领域的应用，如金融科技、医疗健康等。
学习数据科学和人工智能的基础知识，了解这些领域中的安全和隐私挑战。
尝试将教授的研究成果应用到新的领域或场景。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
