二、执行主席

俞能海教授

        俞能海，中国科学技术大学网络空间安全学院副院长、教授（二级）、博士生导师，中国科学院电磁空间信息重点实验室常务副主任，中国科学技术大学网络空间安全一级学科博士学位授权点负责人，教育部网络空间安全专业教学指导委员会副主任委员，中国图像图形学学会副理事长。长期从事媒体内容安全、信息隐藏和网络安全等领域的研究工作。近年来，先后主持或参与国防预研重大项目、国家自然科学基金项目、国家863计划等课题20余项，在IEEE TIFS、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IEEE TMM、SIGIR、NIPS、CVPR、ACM Multimedia、ICCV、Information Hiding等一流期刊和国际会议上发表学术论文130余篇，全国优秀博士学位论文（提名）指导教师、全国宝钢优秀教师、中国科学院优秀指导教师。曾获得军口863计划先进个人奖和先进集体奖、军队科技进步二等奖、中国电子科技集团公司科学技术一等奖等多项学术奖励。

刘琚教授

        刘琚，教授、博士生导师。现为山东大学信息科学与工程学院副院长，山东大学－美国德州仪器 (TI) 公司数字信号处理(DSPs)实验室主任；中国电子学会高级会员、IEEE 高级会员；International Journal of Digital Crime and Forensics (IJDCF)等副主编。电子与信息学报、数据采集与处理和山东大学学报等编委。教育部“新世纪优秀人才支持计划”获得者，济南市优秀创新团队领军人物，海信数字多媒体技术国家重点实验室特聘教授。专业方向:信息与信号处理。主持承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金、高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目和山东省重大创新工程项目等多项课题。获省部级科技进步奖4项、授权发明专利20余项、专著2部，在国内外核心期刊或重要学术会议上发表学术论文200余篇。

三、特邀专家

周琳娜教授

        周琳娜，国际关系学院信息科技学院院长、教授，北京邮电大学博士研究生毕业，清华大学博士后。国务院政府津贴获得者，国家重点领域创新团队“特种电子技术研究中心”团队负责人，入选2014年度国家百千万人才工程。主要研究领域为大数据行为分析、信息隐藏、多媒体内容取证。在相关领域发表学术论文40余篇，其中30篇被EI或SCI检索，编辑出版专著3部。作为组织委员会主席，成功组织举办十三届全国信息隐藏学术大会。主持完成3项国家自然科学基金重点和面上项目、多项国家重点科研专项和30余项部级重大科研项目，34次获部级科技进步奖，2006年获国家技术发明二等奖，2009年获国家科技进步二等奖，2016年获国家科技进步二等奖，2011年获国家科技进步一等奖。 

报告题目:大数据行为分析及内容取证

摘要: 大数据行为分析方法作为一种新的科学范式，提供数据驱动下的以计算为特征的新视角、新方法与新技术，该报告综合了网络痕迹留存、数据脚印提取与网络溯源追踪等方法，从图像内容取证、来源取证、模糊图像还原取证、虚拟身份隐藏、行为分析取证等方面形成全生命周期的对抗技术链来研究大数据行为分析对抗技术，并以数字图像篡改与取证为例诠释了大数据环境下内容及行为对抗的精彩博弈。

马宾教授

        马宾，教授，博士/博士后，硕士生导师，美国 NewJersery Institute of Technoogy 访问学者。齐鲁工业大学信息学院副院长；山东省工业物联网创新实验平台主任；全国职业技能大赛物联网赛事总裁判长；山东省欧美同学会建言献策委员会委员；山东省物联网协会常务理事；山东省人工智能学会常务理事。IEEE member；ACM member；中国计算机学会会员；主要从事数字信号处理，信息隐藏与多媒体安全，计算机视觉等方向的研究工作。先后主持国家自然科学基金3项，中国博士后择优基金1项；山东省自然科学基金3项；山东省高等学校科研发展计划3项；济南市高校院所自主创新基金2项。在IEEE TIFS， IEEE SP， IEEE ACCESS等国际顶级期刊发表学术论文多篇，论文被SCI/EI检索40余篇。

报告题目：信息隐藏技术及其在多媒体信息安全领域的应用

摘要：信息隐藏技术开始兴起于上世纪90年代，并迅速成为信息安全领域的研究热点；传统通信领域为了保证传递的信息能够不被窃听或破坏，常采用密码来保护信息，随着计算机技术的发展，密码的安全性受到很大挑战。而信息隐藏技术是将需要传递的秘密信息，隐藏在一个普通的非秘密信息载体中进行传输，这种方法不但隐藏了信息本身而且隐藏了秘密信息的存在，提升了通信息系统的安全性。在网络飞速发展的今天，信息隐藏技术已经在各个领域广泛“落地开花”。信息隐藏技术作为一个跨多领域、多学科的技术体系，它与具体的应用密切相关，这也决定了信息隐藏技术研究成果的多样性以及信息隐藏技术研究的不完善性，仍有许多技术问题需要解决。本报告将对信息隐藏技术的发展进行简要介绍，对于当前信息隐藏的研究方法进行梳理分类，以所在齐鲁工业大学团队的最新研究工作为例探讨信息隐藏技术的研究与发展趋势，并期待与听众对当前的研究热点、难点以及发展前景等问题进行深入交流。

贲晛烨副教授

        贲晛烨，博士，副教授，博士生导师，山东大学未来计划学者，中国自动化学会混合智能专业委员会委员。主要研究方向为图像处理、模式识别、机器学习、情感计算、数据挖掘、人工智能等。获得哈尔滨工程大学优秀博士学位论文奖，黑龙江省优秀毕业生荣誉称号，入选教育部“全国博士后特别资助计划”。2010年4月至2012年5月在哈尔滨工业大学交通信息与控制专业流动站做博士后，2011年11月进入山东大学信息科学与工程学院图像处理与模式识别技术研究所工作，2015年1月至2015年12月在澳大利亚悉尼科技大学人工智能中心（全澳排名第一）陶大程教授研究组访问交流学习一年。主持国家自然科学基金面上、青年基金、国家重点研发计划子课题、山东省重点研发计划、教育部博士点基金，博士后一等资助项目以及博士后特别资助等项目。在国内、外核心期刊上发表80多篇学术论文，SCI检索20余篇，引用538次（Google scholar），申请48项国家发明专利，其中：19项已经授权。依托国家重点研发计划项目所开发的犯人表情识别系统已经成功地在宁夏银川监狱得以应用，大大地减少狱警人工记录犯人状态的负担。

报告题目：Coupled Patch Alignment for Matching Cross-view Gaits

摘要：Gait recognition has attracted growing attention in recent years as the gait of humans has a strong discriminative ability even under low resolution at a distance. Unfortunately, the performance of gait recognition can be largely affected by view change. To address this problem, we propose a Coupled Patch Alignment (CPA) algorithm that effectively matches a pair of gaits across different views. To realize CPA, we first build a certain amount of patches, and each of them is made up of a sample as well as its intra-class and inter-class nearest-neighbors. Then we design an objective function for each patch to balance the cross-view intra-class compactness and the cross-view interclass separability. Finally, all the local independent patches are combined to render a unified objective function. Theoretically, we show that the proposed CPA has a close relationship with Canonical Correlation Analysis (CCA). Algorithmically, we extend CPA to “Multi-dimensional Patch Alignment” (MPA) that can handle an arbitrary number of views. Comprehensive experiments on CASIA(B), USF and OU-ISIR gait databases firmly demonstrate the effectiveness of our methods over other existing popular methods in terms of cross-view gait recognition.

董晶副研究员

        董晶， 2005年获中南大学理学学士学位，2010年获中科院自动化研究所工学博士学位。现任中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心副研究员，自动化所 “人工智能与机器人教育联合实验室”主任。 董晶博士目前主要从事模式识别、图像处理、视觉内容安全等方面的研究工作，已在国际权威期刊及学术会议上发表学术论文50余篇，申请和已授权国内外发明专利10余项。她主持或主要参与了国家863计划、973计划，科技支撑计划、重点研发计划、国家自然科学基金等20余项国家和省部级科研项目。她现为中国科学院青年创新促进会会员；中国人工智能学会副秘书长、理事；拉斯维加斯手机娱乐网站 副秘书长；拉斯维加斯手机娱乐网站 女科技工作者委员会秘书长，中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国人工智能学会模式识别专委会委员，拉斯维加斯手机娱乐网站 视觉大数据、数字多媒体取证专委会委员； 北京图像图形学学会理事、青年委员； 美国电气电子工程师学会(IEEE) 高级会员、IEEE亚太区执委、IEEE亚太区女工程师委员会主席。曾获2015 年度IEEE通讯信号处理与系统国际会议最佳论文奖、2016年度IBM学院奖,第24届国际模式识别大会最佳科技论文奖。她现任Elsevier国际期刊《Journal of Information Security and Application》, IET国际期刊《Image Processing》的副主编,也担任了多个本领域国内外相关学术会议的组织工作。

报告题目： 鲁棒场景层图像取证技术研究进展与趋势

摘要：随着人们对信息安全、网络安全等的日益重视，能够为数字图像的原始性、完整性、来源性做出鉴别的数字图像取证研究近年来已发展已经成为了一个全新的前沿研究领域，也越来越受到人们的关注. 数字图像取证是涵盖信息安全、数字图像处理、信号处理等多学科领域新型交叉研究领域。开展这一领域的研究，是对多学科交叉融合的促进，也是对信息安全研究领域和技术应用的探索，具有十分广泛和深层的科学意义。从目前本领域已有的研究手段来看，数字图像取证方法可以分为格式层，像素层，设备层与场景层四大类研究方法。本报告将重点关注基于场景层的鲁棒数字图像取证技术，介绍其相关研究的技术进展与发展趋势。

张卫明教授

        张卫明，教授，博导，中国科学技术大学网络信息安全系副主任。主要研究兴趣包括媒体内容安全、信息隐藏和数据隐私保护。已发表学术论文100多篇，包括IEEE\ACM 汇刊（TIT、TIFS、TIP、TCSVT、TMM， TOMM等）论文26篇。解决了信息隐藏领域的三个基础编码问题，相关工作被国际信息隐藏会议主席以作者姓氏命名为ZZW构造，并被收录到剑桥大学出版的数字隐写专著中。主持国家自然科学基金重点项目1项、面上项目2项、青年基金1项，国家863项目1项，研究成果在军队、国家重要部门得到应用。并获得国际应用密码和网络安全会议、ACM信息隐藏与多媒体安全会议、全国信息隐藏暨多媒体安全学术大会等会议论文奖7项。

报告题目：溯源取证——安全难题的破解之道

摘要：伴随着云计算、大数据的发展，新的安全问题层出不穷，而且由于应用场景的复杂，有些安全问题单靠技术难以解决，甚至无从下手。为了解决这类问题，需要借助技术之外的条件——法律，法律给了问题边界，通常使安全难题转化为溯源取证问题，从而可解。因而我们最需要研究的一类安全技术是使法律可执行的技术。此报告将以外包明文的“被遗忘权”和屏摄泄密防范为例，探讨安全难题的转化与解决之道。

四、会议流程

13:30 – 14:00  会场签到

14:00 – 14:10  欢迎致辞：刘琚教授 

14:10 – 14:15  合影

14:15 – 14:45  主题报告：周琳娜教授

14:45 – 15:15  主题报告：马斌教授

15:15 – 15:45  主题报告：贲晛烨副教授

15:45 – 16:00  休息

16:00 – 16:30  主题报告：董晶副研究员

16:30 – 17:00  主题报告：张卫明教授

五、联系方式

贲晛烨 副教授

benxianye@sdu.edu.cn

主办：拉斯维加斯手机娱乐网站

承办：山东大学

时间：2018年12月15日14:00

地点：山东大学青岛校区振声苑E208报告厅