个人简历：

陈亚虹，女，博士，中国科学院信息工程研究所博士。主要从事隐私计算、人工智能安全研究，发表学术论文10余篇，主要成果发表在IEEE TMC、IEEE INFOCOM等国际知名期刊/会议，获得中国科学院院长优秀奖、中国科学院朱李月华优秀博士生奖学金等荣誉。参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目。

联系方式：

E-mail：chenyahong123@ccnu.edu.cn

办公地点：华中师范大学南湖综合楼7046B

科研项目：

[1] 国家重点研发计划项目：互联网下的隐私保护与取证技术（2017YFB0802200），2017.7-2021.6（参与）

[2] 国家重点研发计划青年科学家项目：隐私计算及安全保障基础理论研究（2021YFB3100300），2021.12-2024.11（参与）

[3] 国家自然科学基金重点项目：面向社交媒体大数据隐私保护和安全共享的隐私计算理论与技术研究（61932015），2020.1-2024.12（参与）

[4] 国家自然科学基金面上项目：个性化位置隐私信息的协同保护及评估（61872441），2019.1-2022.12 （参与）

[5] 国家社会科学基金重大项目：企业数据安全治理的关键机制研究（22&ZD147），2022年11-2025.12（参与）

发表论文：

[1] Ben Niu, Yahong Chen,  Zhibo Wang, Fenghua Li*, Boyang Wang, and Hui Li. Eclipse: Preserving Differential Location Privacy Against Long-Term Observation Attacks[J]. IEEE TMC, 2022, 21(1): 125-138（CCF-A类期刊）

[2] Ben Niu, Yahong Chen, Boyang Wang, Zhibo Wang, Fenghua Li*. AdaPDP: Adaptive Personalized Differential Privacy. IEEE INFOCOM, Virtual Conference. May. 10-13, 2021: 1-10（CCF-A类会议）

[3] Fenghua Li，Yahong Chen，Ben Niu，Yuanyuan He，Kui Geng*，Jin Cao. Achieving Personalized k-anonymity against Long-term Observation in Location-based Services, IEEE GLOBECOM, Abu Dhabi, UAE, Dec. 9-13, 2018: 1-6

[4] Ben Niu, Yahong Chen, Boyang Wang, Jin Cao, Fenghua Li*. Utility-aware Exponential Mechanism for Personalized Differential Privacy. IEEE WCNC, Virtual Conference, May. 25-28, 2020: 1-6

[5] Fenghua Li, Peijie Yin, Yahong Chen, Ben Niu*, Hui Li. Achieving Fine-Grained QoS for Privacy-Aware Users in LBSs[J]. IEEE Wireless Communications, 2020, 27(3): 31-37 （SCI一区）

[6] Zhibo Wang, Xiaoyi Pang, Yahong Chen, Huajie Shao, Qian Wang*, Libing Wu, Honglong Chen, Member, Hairong Qi. Privacy-Preserving Crowd-Sourced Statistical Data Publishing with An Untrusted Server[J]. IEEE TMC, 2018, 18(6): 1356-1367（CCF-A类期刊）

[7] Likun Zhang, Yahong Chen, Ang Li, Binghui Wang, Yiran Chen, Fenghua Li, Jin Cao, Ben Niu*. Interpreting Disparate Privacy-Utility Tradeoff in Adversarial Learning via Attribute Correlation, IEEE WACV 2023

[8] Ben Niu, Likun Zhang, Yahong Chen, Ang Li,  Wei Du, Jin Cao, Fenghua Li*. A Framework to Preserve User Privacy for Machine Learning as a Service. IEEE Globecom, Virtual Conference, Dec.7-11, 2020: 1-6

[9] Ben Niu, Zejun Zhou, Yahong Chen, Jin Cao, Fenghua Li*. DP-Opt: Identify High Differential Privacy Violation by Optimization. Springer WASA, Virtual Conference, Opt. 28-30, 2022: 1-9

[10] Ben Niu, Jingwei Sun, Yahong Chen, Likun Zhang, Jin Cao, Kui Geng, Fenghua Li*. Evaluating the Impact of Adversarial Factors on Membership Inference Attacks. IEEE UIC, 2023: 1-8

[11] 王瀚仪, 李效光, 毕文卿, 陈亚虹, 李凤华*, 牛犇. 多级本地化差分隐私算法推荐框架. 通信学报2022, 43(08): 52-64（CCF-T1类期刊）

[12] Ben Niu, Yahong Chen, Likun Zhang, Fenghua Li*. Membership Inference Attacks against MemGuard. IEEE CNS Poster, Washington, Oct. 14-16, 2020: 1-2

发明专利：

[1] 李凤华，牛犇，陈亚虹. 位置隐私保护方法及装置，授权时间：2020.02.04，专利号：ZL 201811368168.2（已授权）

[2] 牛犇，李凤华，耿魁，李晖，陈亚虹. 一种个性化隐私保护方法及装置，授权时间：2020.06.16. 专利号：ZL 2018 1 1368178.6（已授权）

[3] 李凤华，牛犇，陈亚虹，何媛媛. 一种基于匿名的位置隐私保护方法及装置，授权时间：2020.12.29，专利号：ZL 2018 1 0922650.4（已授权）

[4] 牛犇，李凤华，陈亚虹，毕文卿，耿魁. 一种基于指数机制的个性化差分隐私保护方法及系统. 申请时间：2020.03.13，专利号：ZL202010176431.9（已授权）

[5] 牛犇，李凤华，陈亚虹，毕文卿，耿魁. 一种基于采样的个性化差分隐私保护方法及系统. 申请时间：2020.03.13，专利号：ZL202010176389.0（已授权）

[6] 牛犇，李凤华，陈亚虹，耿魁. 用于图像识别的隐私保护方法、装置和电子设备. 申请时间：2020.04.28，专利号：ZL202010346054.9（已授权）

[7] 牛犇，李凤华，张立坤，陈亚虹. 面向联邦学习的隐私保护方法及装置. 授权时间：2022.04.12，专利号：ZL202011523140.9（已授权）

[8] 王志波，庞晓艺，陈亚虹，王骞. 不可信服务器下隐私保护的时空众包统计数据发布方法. 授权时间：2020.06.09，专利号：ZL201810006063.6（已授权）

[9] 牛犇，李凤华，陈亚虹，张立坤. 面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统. 申请时间：2021.12.03，申请号： 202111467731.3