4月7日上午，加拿大里贾纳大学计算机系姚静涛教授应邀来我校，在博雅楼504会议室作了题为“鲁棒的联邦学习：动态系统中的安全性与稳定性”的学术报告。报告会由计算机与信息科学学院院长冉瑞生教授主持，校党委副书记、校长王国胤教授出席，我校相关科研骨干教师及研究生代表参加。
姚静涛教授作题为《鲁棒的联邦学习：动态系统中的安全性与稳定性》的学术报告
姚教授在报告中首先介绍了联邦学习的基本原理。他指出，联邦学习作为一种能够在保护数据隐私的前提下实现去中心化模型训练的分布式机器学习框架，近年来受到学术界和产业界的广泛关注。然而，联邦学习在现实应用中面临多重核心挑战，主要包括安全风险、数据分布的非独立同分布特性，以及持续适应性需求。围绕这些核心挑战，姚教授系统介绍了其研究团队在提升联邦学习安全性、应对数据异质性的稳健性以及增强系统持续学习能力等方面的总体研究思路。在此基础上，他结合自身在粗糙集、三支决策与联邦学习融合创新等领域的深厚积累，深入阐述了如何通过理论创新和方法设计来增强联邦学习系统在动态环境中的适应能力。他特别针对真实场景中数据分布的非独立同分布特性对模型聚合效果构成的严峻挑战，提出了一系列旨在提升模型稳健性的算法框架。整场报告兼顾理论深度与实践启发性，为在场师生提供了前瞻性的学术视野和研究思路。
报告结束后，王国胤校长代表学校为姚静涛教授颁发荣誉聘书，并作总结讲话。他指出，姚教授的讲座内容充实、视野开阔，以深厚的学术积累和敏锐的科研洞察力，深入剖析了联邦学习领域面临的关键挑战与前沿进展，为我校师生带来了深刻的学术启发。王校长强调，当前人工智能技术正处于快速发展期，联邦学习作为隐私保护机器学习的重要范式，在推动可信人工智能发展中具有广阔前景。他鼓励全校师生以此次学术交流为契机，进一步拓展国际视野，聚焦前沿问题，扎实推动学科交叉融合与科研创新。
王国胤校长代表学校为姚静涛教授颁发荣誉聘书
会后，姚静涛教授莅临计算机与信息科学学院致用楼302会议室，与学院领导、科研骨干教师及研究生代表围绕联邦学习的前沿研究方向、科研选题与方法论、国际合作与学术发表等议题进行了深入交流。交流中，师生踊跃提问，姚教授结合自身丰富的科研经历和国际学术视野，逐一细致解答并深入探讨，现场学术氛围浓厚。
姚静涛教授与计算机与信息科学学院领导、科研骨干教师及研究生代表合影
