第39届IEEE计算机通信国际会议(The 39th International Conference on Computer Communications, INFOCOM)将于2020年4月在中国北京举行，我院NIS&P Lab(网络信息系统安全与隐私实验室)四篇论文被正式录用(录用率：19.8%)。论文指导老师为NIS&P Lab的王志波教授、王骞教授和陈艳姣教授。这四篇论文是NIS&P Lab在网络安全与隐私保护领域的重要研究成果。迄今为止，2019年实验室在信息系统安全与隐私保护领域取得了一系列成绩，共发表CCF A类论文近30余篇，包括ACM CCS、IEEE ICCV、INFOCOM、AAAI等国际权威会议。录用的四篇INFOCOM’ 20论文简介如下：

论文“Towards Pattern-aware Privacy-preserving Real-time Data Collection”（面向模式感知的隐私保护实时数据收集研究）考虑到时间序列数据收集过程中存在的隐私泄露问题，提出了一个面向不可信数据收集平台的隐私保护方法，实时保护用户隐私的同时保证了数据的时序模式以及确保统计效用不被破坏。实验证明该方法相较于其他时间序列隐私保护研究能够更有效的保留数据的重要模式。该论文主要由2018级硕士生刘文鑫和庞晓艺共同完成，论文指导老师为王志波教授。

论文“EncELC: Hardening and Enriching Ethereum Light Clients with Trusted Enclaves”（基于可信硬件的以太坊轻量级客户端的强化与丰富）考虑到以太坊区块链中轻量级客户端在检索请求过程中的敏感信息泄露问题以及以太坊区块链上灵活精确的事务检索需求，提出了一种新型的以太坊轻量级客户端设计——EncELC。EncELC利用可信硬件(如Intel SGX)作为构建高效而安全的处理的起点，设计了关键性能和安全上的改进算法，实现了对轻量级客户端全面的保护，同时支持对以太坊区块链的丰富查询。实验证明EncELC能支持多种查询并具有有较好的实用性。该论文由王骞教授与香港城市大学王聪教授研究组合作完成。

“Towards Personalized Privacy-Preserving Incentive for Truth Discovery in Crowdsourced Binary-Choice Question Answering” （面向群智感知真值发现的个性化隐私保护激励机制研究）一文考虑了用户在参与群智感知真值发现任务时的隐私泄露开销及用户不同的隐私保护需求，设计了一种激励机制对用户隐私泄露实现个性化补偿的同时最大化真值发现精度。实验证明该机制相比于之前的单一补偿机制，在给定预算下能取得更高的真值发现精度。该论文由王志波教授与浙江大学王智教授研究组合作完成。

“Eagle: Refining Congestion Control by Learning from the Experts”（基于专家学习拥塞控制优化算法）一文主要研究如何利用学习算法改进拥塞控制。已有的固定的基于事件的反应控制不能很好地满足网络通信的实际需求，文章提出了一个全新的拥塞控制算法，通过改善已有的启发式方法，利用现有算法的专家知识，通过深度强化学习的方法训练出一个拥塞控制的通用模型。该论文由陈艳姣教授与多伦多大学Baochun Li教授研究组合作完成。

IEEE INFOCOM是网络通信领域的旗舰性会议，由IEEE 通信协会组织举办。每年会议汇集了来自世界各地的探索前沿理念和成果的网络通信研究人员、从业者、开发者和用户，在国际网络通信技术领域享有重要影响力。