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​前言

为帮助学子系统掌握联邦学习隐私保护理论与同态加密实践方法，泉州信息工程学院软件学院于2026年10月14日在JB312举办“安全高效的基于属性同态加密联邦学习（CP-ABHE-FL）”学术讲座，由Isaac Amankona Obiri博士主讲。

主讲人简介

Isaac Amankona Obiri博士，毕业于电子科技大学，研究方向涵盖网络安全、区块链、人工智能与软件工程领域。曾在IEEE等顶级期刊发表20余篇同行评审论文，研究聚焦物联网安全、区块链信任框架及AI驱动安全方案，拥有丰富的科研成果与课题研究经验。

数密护航联邦学

讲座开场，Isaac博士结合AI背景，以联邦学习安全为切入点，介绍隐私计算范畴，剖析传统方案梯度泄露、防护不足等痛点。围绕CP-ABHE-FL方案讲解，阐释Ring-LWE、差分隐私等底层理论，结合实例分析实体与协议对数据安全的保护作用。

在核心内容部分，Isaac博士讲解该方案同态聚合、细粒度访问控制、后量子安全的设计思路，介绍借助嵌入式设备开展仿真验证的完整步骤，对比多组实验数据，验证此加密方案的计算精度、通信开销与稳定程度，结合仿真图像展示参数变化带来的效果差异。

最后，Isaac博士拓展介绍联邦隐私计算当下的应用行业，结合科研案例分析多场景安全融合问题的研究难点，建议同学们夯实密码与数学基础、多看前沿文献，同时提醒开展隐私计算研究时保持严谨、客观的科研态度。

讲座总结与展望

本次讲座完整讲解了从联邦学习安全痛点到CP-ABHE-FL隐私保护方案设计、实验验证的完整研究流程，让同学们对隐私计算、密码学落地科研项目建立清晰认知，为今后课程学习、科创课题探究打下相应基础。