个人简介

2024 年获南京邮电大学信息安全专业博士学位，导师为杨庚教授。博士期间获“国家公派留学奖学金”，赴澳大利亚斯威本科技大学访学一年，指导教师 Yang Xiang（项阳）教授。2024 年 6 月起在南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院任教，获江苏省青年科技人才托举工程资助。

现为江苏省密码学会理事、中国中文信息学会大数据安全与隐私计算专业委员会委员、中国人工智能学会人工智能与安全专业委员会委员、江苏省计算机学会信息安全专业委员会委员和江苏省网络空间安全学会人工智能安全专业委员会委员。

已在 ACM CCS, IEEE TIFS, IEEE TSC, IEEE TBD 等顶级国际会议和期刊上发表第一作者论文 7 篇，其中 IEEE Trans. 系列论文 4 篇、CCF A论文 5 篇。目前担任 IEEE TIFS, IEEE TCOM, IEEE TDSC 等期刊审稿人。曾获得“博士研究生国家奖学金”、“国家公派留学奖学金”、“江苏省优秀毕业生”等荣誉。

欢迎有自驱力、对未来有明确目标和规划的同学与我联系，联系方式：haozhou@njupt.edu.cn。

论文

1. Hao Zhou, Hua Dai, Siqi Cai, Geng Yang, Yang Xiang. Poster: Adaptive Gradient Clipping with Personalized Differential Privacy for Heterogeneous Federated Learning. ACM Conference on Computer and Communications Security, 2025, 4740-4742.（CCF A）      

2. 周浩，戴华*，杨庚，黄喻先，王周生。基于生物特征识别的隐私保护可验证联邦学习框架，《计算机学报》，2025，48(8): 1848–1869.（CCF A）      

3. Hao Zhou, Hua Dai*, Geng Yang, Yang Xiang. Robust Federated Learning for Privacy Preservation and Efficiency in Edge Computing.IEEE Transactions on Services Computing, 2025, 18(3): 1739–1752.（CCF A）      

4. Hao Zhou, Geng Yang*, Yuxian Huang, Hua Dai, Yang Xiang. Privacy-Preserving and Verifiable Federated Learning Framework for Edge Computing.IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2023, 18: 565–580.（CCF A）      

5. Hao Zhou, Geng Yang*, Hua Dai, Guoxiu Liu. PFLF: Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Edge Computing. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2022, 17: 1905–1918.（CCF A）      

6. Hao Zhou, Geng Yang*, Yang Xiang, Yunlu Bai, Weiya Wang. A Lightweight Matrix Factorization for Recommendation with Local Differential Privacy in Big Data.IEEE Transactions on Big Data, 2023, 9(1): 160–173.（SCI 一区）      

7. Hao Zhou, Geng Yang*, Yahong Xu, Weiya Wang. Effective Matrix Factorization for Recommendation with Local Differential Privacy.Science of Cyber Security, Nanjing, China, 2019.（网络安全领域国际重要会议，EI 检索）      

主持项目

1. 江苏省基础研究计划-自然科学基金（青年基金项目）： “动态边缘联邦学习中差分隐私保护关键方法研究”，编号：BK20250683，起止时间：2026.1–2028.12，在研。      

2. 江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目： “异构边缘设备中联邦学习隐私保护机制的适应性研究”，编号：25KJB520040，起止时间：2025.10–2027.10，在研。      

3. 江苏省青年科技人才托举工程资助培养项目： “面向异构分布与多模态数据的差分隐私保护联邦学习理论与方法”，编号：JSTJ-2025-641，起止时间：2025.7–2027.6，在研。      

4. 南京大学计算机软件新技术全国重点实验室开放课题项目：“联邦学习在动态边缘环境中的差分隐私机制与优化”，编号：KFKT2025B68，起止时间：2025.6–2027.5，在研。      

5. 南京邮电大学校级自然科学基金项目：“面向边缘计算的多模态可验证联邦学习方法研究”，编号：NY224058，起止时间：2024.12–2027.12，在研。      

6. 南京邮电大学校级自然科学基金项目：“面向边缘计算的多模态隐私保护联邦学习方法研究”，编号：NY225124，起止时间：2026.1–2028.12，在研。      

7. 国网宿迁电力公司委托项目： “智慧配电网新型能源主体数据安全共享与隐私调度技术研究及应用”，起止时间：2025.1–2026.1，在研。      

8. 国网泰州电力公司委托项目：“多模态数据的隐私保护联邦学习方法研究”，起止时间：2025.1–2025.7，在研。      

9. 江苏省教育厅研究生科研创新计划：“基于差分隐私的联邦学习隐私保护关键技术研究”，编号：KYCX210789，起止时间：2021.9–2024.06，结题。      

指导学生

1. 大学生创新创业训练计划项目（校级重点）： “面向大小模型协同训练的后门攻击与防御机制研究”，编号：CXXZD2025109，起止时间：2025.5–2026.5，在研。      

专利

1. 戴华；解一鸣；周浩；李鹏越；陈燕俐；杨庚。一种面向关联数据集的差异度最大化数据表组合查询方法，中国发明专利，2025, 2025102024738。      

2. 戴华；张政楷；张欣雨；周浩；李鹏越；蒋明峰；杨庚。一种基于样例的隐私保护空间数据集可连接查询方法，中国发明专利，2025, 2025102024742。      

3. 王奕辰；戴华；万书言；张欣雨；王琰；周浩；杨庚。一种基于网格编码的隐私保护密接轨迹挖掘方法，中国发明专利，2025, 2025100892492。      

4. 戴华；陈俊杰；王周生；周浩；沈嘉和；李惠；杨庚。一种针对数据异构的高效客户端筛选隐私保护联邦学习方法，中国发明专利，2024, 2024119459696。