《大数据》专题征文：大数据安全与隐私计算（截稿日期：2023年6月30日）

在国家实施大数据战略、推进数据资源整合和开放共享、加快建设数字中国的大环境下，大数据已成为推动经济社会发展的基本要素，大数据的研究和应用进入了蓬勃发展的上升期。但大数据平台抵御安全风险的能力亟须加强，大数据应用面临的数据安全威胁与隐私泄漏也极大地破坏了正常的社会经济秩序。隐私计算在保护数据本身不对外泄漏的前提下实现数据分析计算，达到对数据可用不可见的目的。目前以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等为代表的隐私计算技术的研究，彰显了其在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放的巨大潜力。

本刊以“大数据安全与隐私计算”为主题进行征文，旨在集中展示大数据安全与隐私计算中的大数据平台攻击检测、行业大数据应用安全、联邦学习中的数据安全与隐私保护、隐私计算与区块链、隐私计算的行业应用场景等方面的最新研究成果。

客座编辑：

凌捷（广东工业大学 教授）

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征稿范围

包括但不限于以下主题：

1）大数据背景下的攻击、检测与防御；

2）大数据环境下的密文高效检索与计算；

3）大数据高并发安全处理技术；

4）行业大数据应用安全与分类分级保护技术；

5）联邦学习中的数据安全与隐私保护；

6）面向隐私计算的密码算法与协议；

7）隐私计算与区块链；

8）可信隐私计算；

9）隐私计算平台；

10）隐私计算的行业应用。

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征稿要求

1、文稿应属于作者的原创性科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值；应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投问题。

2、文稿应包括中英文题名、作者信息、摘要、关键词、基金项目名、参考文献，中文正文和作者简介（包括照片），文稿一律采用Word文档提交。

3、投稿时，请注明作者联系方式（电子邮件、电话、邮寄地址）及“‘大数据安全与隐私计算’专题投稿”及所属方向。

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重要日期

征稿截止日期：2023年6月30日

审稿完成日期：2023年7月31日