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盖
盖珂珂 (Keke Gai)
H指数:52
被引数:1.0万
个人简介
现任北京理工大学人工智能学院副院长，兼任北京中关村学院助理院长，教授、博士生导师。曾任中关村科技园区通州园管理委员会副主任（挂职）。2022年入选国家级青年人才计划，同期入选爱思唯尔“中国高被引学者年度榜单”，2021年入选全球前2%顶尖科学家榜单。长期从事网络空间安全领域科研工作，聚焦区块链、隐私计算、人工智能安全等，主持科技部重点研发项目课题、国家自然科学基金重点项目等10余项科研项目；发表SCI/EI论文200余篇，含ESI高被引论文10篇，获国际会议/期刊最佳论文奖10余项，谷歌学术引用13400余次，H-index指数57；申请专利70余项；合著教材5部。担任IEEE技术与工程管理学会区块链专委会联合主席、中国计算机学会区块链专委会常务委员、新工科联盟区块链工委会秘书长、中国电子学会区块链分会常务委员及区块链标准工作组负责人，担任期刊Blockchains主编，担任多个国际会议程序委员会主席及TDSC、JPDC、FGCS等学术期刊编委，IEEE高级会员，并担任中国国际电视台（CGTN）特邀专家。
教育背景
暂无内容
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
- 北京市科学技术进步二等奖（2024）
- 中国自动化学会自然科学二等奖（2023）
- 国际会议最佳论文奖
- 国际会议最佳学生论文奖
- 全国大学生信息安全竞赛优秀指导老师奖（2024）
DeSA：零信任D2D网络中的联邦学习去中心化安全聚合
FBFL: 具有隐私保护的灵活拜占庭鲁棒联邦学习
ELS: 可扩展分布式账本的效率感知动态存储
多副本数据在去中心化存储中的协作式可搜索完整性审计
RoPA: 鲁棒隐私保护的前向聚合方法，用于分裂垂直联邦学习
EASTER：基于嵌入聚合的异构模型训练在垂直联邦学习中的应用
CAE：基于承诺的区块链隐私保护支付通道方案
联盟链中的移动目标DDoS防御方法
差分隐私垂直联邦学习：自适应约束与动态噪声
FedAMM：用于对抗多数恶意客户端的联邦学习鲁棒聚合方法
Ads-cnn: fpga上轻量级CNN加速器的自适应数据流调度
