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本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文本数据和表格数据隐私保护的差异，并对发展方向做出了总结。

本次报告对表格数据的隐私保护方法展开介绍，介绍了目前常用的表格数据隐私保护方法，重点讲解生成对抗网络的基本原理及其和表格数据隐私保护间关系，详细阐述了经典的利用生成对抗网络生成新表格数据并保护数据隐私的方法，最后对其应用和发展方向做了总结。

本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思考为联邦学习提供可验证的鲁棒性保证，最后对应用领域及发展方向做了总结。

本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序列数据转换方法，最后对应用领域和发展方向等 做了总结。

本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更好地利用显存空间。

本次报告主要讲述了加密移动流量分析方法的相关内容，介绍了加密移动流量与普通流量的区别，流量分析的常用方法。解释了判断加密移动流量所属应用程序的分析方法，最后思考模糊流量对加密移动流量分析的影响。

本次报告主要讲述了Android权限机制和自定义权限的相关内容。介绍了权限机制和自定义权限的基本概念，解释了权限升级漏洞的基本概念，并详细讲解了发现此类漏洞的模式测试方法，最后思考了自定义权限在设计上的缺陷和对应的缓解措施。

本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中分析库的隐私泄露风险。通过选用具有不同研究重点的两篇文章，带领大家深入理解隐私检测的具体过程。