密码学会青年论坛报告精粹：从量子算法到机器学习安全

资源摘要信息:"中国密码学会青年论坛报告PPT.rar" 本次中国密码学会青年论坛的PPT资源集合了众多专家学者的报告内容，涵盖了密码学领域的前沿研究和应用实践，对于密码学爱好者和专业人士具有很高的学习价值。以下是各报告的详细知识点： 樊俊锋的报告《AIoT时代的安全挑战和密码应用实践》探讨了在人工智能物联网（AIoT）环境下所面临的安全威胁，并提出相应的密码学解决方案。报告可能涉及了数据保护、设备认证、通信加密等方面的技术应用。 高飞的《量子傅里叶变换、相位估计与Shor算法》重点介绍了量子计算中重要的数学工具——量子傅里叶变换及其在相位估计和Shor算法中的应用。Shor算法是量子计算中用于整数分解的一个重要算法，对经典密码体系的安全性构成了潜在威胁。 Joseph K. Liu的《Advanced Forward and Backward Searchable Symmetric Encryption》报告中探讨了先进的可搜索对称加密技术。这种技术允许用户在加密数据上执行搜索操作而不泄露数据内容，是云计算中保护数据隐私的关键技术之一。 赖俊祚的报告《Unforgeable Watermarking Schemes with Public Extraction》讨论了不可伪造的数字水印技术，这种技术可以应用于数字版权管理，保护数字内容不被未经授权的使用和篡改。 郁昱的《Valiant′s Universal Circuits revisited-An overall improvement and a lower bound》研究了通用电路理论，这是一种可以实现任意函数的电路结构，对于密码学中降低加密算法复杂度、提高效率具有重要意义。 Duncan S. Wong的《On the Privacy and Accountability of Post-Quantum Blockchain Systems》探讨了量子计算对区块链系统的影响，特别是如何在量子时代确保区块链系统的隐私性和问责性。 屈龙江的报告《New Results about the Boomerang Uniformity of Permutation Polynomials》可能研究了置换多项式在密码学中的应用，特别是波纹均匀性的新结果，这对于设计更安全的密码算法有指导意义。 王骞的《Searchable Encryption - Recent Progress and Future Directions》报告总结了可搜索加密技术的最新进展，并探讨了未来的发展方向。这一领域对于保护用户在云存储中的数据隐私具有重要作用。 赖建昌的《Query-Based Reduction for Tightly Secure Unique Signatures》报告研究了基于查询的紧密安全唯一签名算法。在设计安全签名方案时，如何确保其抵抗量子计算攻击是一个重要课题。 李洪伟的《浅谈机器学习安全》报告则探讨了机器学习在安全领域的应用，包括如何使用机器学习来提高系统的安全防护能力，以及机器学习算法本身可能存在的安全漏洞。 这些报告的集合，不仅覆盖了密码学的多个重要分支，也反映了密码学在当前科技发展中的关键作用。对于密码学专业人士和研究者来说，这些内容是必须掌握的前沿知识。同时，由于密码学与其他领域的交叉应用越来越多，如人工智能、云计算、区块链技术等，这些报告也为其他领域的研究者提供了宝贵的学习资源。