2021年1月4日，伟德betvlctor1946线上报告会成功举办。应学院邀请，加拿大新布伦瑞克大学计算机科学学院副教授Rongxing Lu做了题为“Efficient Privacy-Preserving Similarity Range Query based onPre-computed Distances in eHealthcare”的学术报告，本次报告由伟德betvlctor1946魏晓超老师主持，学院部分教师、硕博士研究生聆听了此次报告，并参与讨论。
随着智能电子医疗和云计算技术的进步，越来越多的医疗中心将医疗数据外包给云平台。为了保护医疗数据的隐私性，医疗中心倾向于在外包数据之前对数据进行加密。虽然数据加密技术可以保护数据的隐私，但它在很大程度上阻碍了对外包数据的查询。在所有实际的查询功能中，相似性范围查询是目前最流行的查询方法之一。据我们所知，许多已有的关于外包数据相似性范围查询的研究在查询过程中仍存在效率问题。因此，为了提高查询效率，Lu教授的团队提出了一种基于预计算距离技术的高效隐私保护相似性范围查询方案。在报告会中，首先，Lu教授介绍了一种基于预计算距离的相似性范围查询算法，该算法可以通过预先计算某些距离来提高查询效率。其次，Lu教授提出了隐私保护相似性范围查询方案，通过应用非对称点积保持加密算法(ASPE)来保护基于预计算距离的相似性范围查询算法的隐私。然后，Lu教授对该方案进行了安全性分析和性能评估，结果表明，该方案能够很好地保护数据记录和查询请求的隐私性。
在报告会交流提问环节中，针对老师和同学们提出的模式匹配如何将理论和实践更好的结合和协议中密文的大小比较如何实现的问题做了详细的讲解，解答了老师和同学们的疑惑。
本次学术活动，Lu教授的分享内容清晰易懂，增进了同学们对隐私保护相似性范围查询的了解，同时也解答了老师和同学们的疑惑，并为老师和同学们以后的研究提供了借鉴。
Rongxing Lu，加拿大新布伦瑞克大学计算机科学学院副教授。他的研究方向为应用密码学、隐私增强技术和物联网-大数据安全和隐私，并在其专业领域内发表了大量文章，获得了一些著名期刊和会议的9个最佳（学者）论文奖。目前，Lu教授担任IEEE通信和信息安全技术委员会副主席。Lu教授也是新布伦瑞克大学计算机科学学院2016-17年度教学优秀奖的获得者。
