基本信息

高胜，中央财经大学信息学院教授、博士生导师。西安电子科技大学博士、新加坡国立大学计算机学院访问教授。国家重点研发计划青年科学家项目首席、中央财经大学龙马青年学者。现主要从事区块链、联邦计算、大模型安全等研究。主持了国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金2项、北京市自然科学基金面上专项（结题优秀）、北京市社会科学基金青年项目（结题优秀）、北京高校高精尖创新中心项目、国家统计局全国统计科学重大项目等。在ACM/IEEE Trans.，中国科学等权威期刊/会议公开发表论文60余篇，其中CCF推荐A类或ACM/IEEE汇刊20余篇。授权国家技术发明专利17项。出版学术专著2部，主编《区块链技术与实践》（“十三五”国家重点出版物出版规划项目）、《区块链技术与应用》等教材，教学成果曾获得校级高等教育教学成果一等奖（2017年）和特等奖（2021年）。担任中国计算机学会（CCF）高级会员、CCF区块链专委会/计算经济专业组执行委员、中国密码学会区块链专委会委员、中国保密协会隐私保护专委会委员等，以及《网络与信息安全学报》《工程科学与技术》《Data Science and Management》等期刊青年编委以及数十个国际会议程序委员会成员。相关成果曾获得教育部科技进步一等奖，广东省电子信息行业科技进步三等奖, CCF CBC2018大会唯一最佳会议论文奖等。

研究方向

区块链、智能合约、联邦计算、大模型安全

教育和工作背景

2021/12-至今，中央财经大学信息学院，教授

2022/12-2023/12，新加坡国立大学计算机学院，访问教授

2017/10-2021/12，中央财经大学信息学院，副教授

2014/09-2017/10，中央财经大学信息学院，讲师

2009/08-2014/09，西安电子科技大学计算机学院，博士

2005/09-2009/07，西安邮电大学，学士

主要讲授课程

区块链技术与应用

区块链与数字货币

区块链技术与应用课程设计

信息安全

信息内容安全

信息安全管理

数据安全与隐私保护

区块链与金融安全专题

近五年主持科研项目

1. 国家重点研发计划青年科学家项目，智能合约与法律的创新理论及方法，2022/11-2025/12，在研

2. 国家自然科学基金面上项目，基于区块链的数据交易安全模型及关键技术研究，2021/01-2024/12，在研

3. 北京高校高精尖创新中心项目，纵向联邦学习隐私推理攻击与防御研究，2024-2025，在研

4. 国家自然科学基金青年科学基金项目，面向个性化需求的轨迹隐私保护及评估机制研究，2017/01-2019/12，已结题

5. 北京市自然科学基金面上专项项目，基于区块链的数据安全共享与隐私保护理论与方法研究，2021/01-2023/12，已结题（优秀）

6. 北京市哲学社会科学规划基金青年项目，面向云计算环境北京数字图书馆信息资源安全共享保障体系研究，2017/06-2019/06，已结题（优秀）

7. 北京高校高精尖创新中心项目，联邦学习隐私保护与性能优化系统，2022-2023，已结题

8. 国家统计局全国统计科学重大项目，安全高效的大数据共享平台建设研究，2020/09-2022/09，已结题

出版著作

1. 《区块链技术与实践》(“十三五”国家重点出版物出版规划项目),主编,机械工业出版社, 2021年.

2. 《区块链技术与应用》,主编,机械工业出版社, 2017年.

3. 《信息安全导论(第2版)》, 主编,清华大学出版社,2024年.

4. 《CCF2018-2019中国计算机科学技术发展报告》, 参编,机械工业出版社, 2019年.

5. 《中国金融科技发展概览(2016)》, 参编,电子工业出版社, 2017年.

6. 《中国信息化形势分析与预测(2021-2022)》（主编：陈左宁院士）, 参编,社会科学文献出版社, 2022年.

7. 《中国区块链发展研究》《区块链创新应用案例》（中国工程院“中国区块链发展战略研究”成果，主编：陈纯院士）,参编,浙江大学出版社, 2023年.

近五年代表性学术论文

1. [TIFS] Sheng Gao*, Jingjie Luo, Jianming Zhu, Xuewen Dong, and Weisong Shi. VCD-FL: Verifiable, Collusion-Resistant, and Dynamic Federated Learning. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 18, pp. 3760-3773, Jun. 2023. （CCF A）

2. [TSC] Sheng Gao*, Xiuhua Chen, Jianming Zhu, Xuewen Dong, and Jianfeng Ma. TrustWorker: A Trustworthy and Privacy-Preserving Worker Selection Scheme for Blockchain-Based Crowdsensing. IEEE Transactions on Services Computing, vol. 15, no. 6, pp. 3577-3590, Nov.-Dec. 2022. （CCF A）

3. [SCIS] Sheng Gao*, Xindi Ma, Jianming Zhu, and Jianfeng Ma. APRS: A Privacy-Preserving Location-Aware Recommender System Based on Differentially Private Histogram. Science China Information Sciences, vol.60, no.9, 2017.（CCF A）

4. [TCC] Sheng Gao*, Yuqi Chen, Jianming Zhu, Zhiyuan Sui, Rui Zhang, and Xindi Ma*. BPMS: Blockchain-Based Privacy-Preserving Multi-Keyword Search in Multi-Owner Setting. IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 11, no. 3, pp. 2260-2272, July-Sept. 2023.

5. [TVT] Sheng Gao*, Guirong Piao, Jianming Zhu, Xindi Ma, Jianfeng Ma. TrustAccess: A Trustworthy Secure Ciphertext-Policy and Attribute Hiding Access Control Scheme Based on Blockchain. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.69, no. 6, pp. 5784-5798, 2020.

6. [TOMM] Qinnan Zhang, Zehui Xiong*, Jianming Zhu, Sheng Gao*, and Wanting Yang. A Privacy-preserving Auction Mechanism for Learning Model as an NFT in Blockchain-Driven Metaverse. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol.20, no. 7, pp. 1–24, Mar. 2024.

7. [TII] Qianqian Su, Rui Zhang*, Rui Xue, Sun You, and Sheng Gao*. Distributed Attribute-Based Signature with Attribute Dynamic Update for Smart Grid. IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, no. 9, pp. 9424-9435, Sept. 2023.

8. [TII] Xuewen Dong, Wen Zhang, Yushu Zhang, Zhichao You, Sheng Gao*, Yulong Shen*, and Chao Wang. Optimizing Task Location Privacy in Mobile Crowdsensing Systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 18, no. 4, pp. 2762-2772, Apr. 2022.

9. [TSE] Zhaoxuan Li, Siqi Lu, Rui Zhang, Rujin Liang, Ziming Zhao, Rui Xue, Wenhao Li, Fan Zhang, and Sheng Gao. VulHunter: Hunting Vulnerable Smart Contracts at EVM Bytecode-Level via Multiple Instance Learning. IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 49, no. 11, pp. 4886-4916, Nov.2023.（CCF A）

10. [TDSC] Zhichao You, Xuewen Dong, Ximeng Liu, Sheng Gao, Yongzhi Wang, and Yulong Shen. Location Privacy Preservation Crowdsensing with Federated Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2024. （CCF A）

11. [TSC] Xindi Ma, Jianfeng Ma, Hui Li, Qi Jiang,Sheng Gao. PDLM: Privacy-Preserving Deep Learning Model on Cloud with Multiple Keys. IEEE Transactions on Services Computing, vol. 14, no. 4, pp. 1251-1263, July-Aug. 2021.（CCF A）

12. [TOIT] You Sun, Rui Xue, Rui Zhang, Qianqian Su, and Sheng Gao. RTChain: A Reputation System with Transaction and Consensus Incentives for E-commerce Blockchain. ACM Transactions on Internet Technology, vol.21, no.1, pp.1-24, Dec. 2021.

13. [TWC] Xuewen Dong, Zhichao You, Liangmin Wang, Sheng Gao, Yulong Shen, and Jianfeng Ma. A Truthful Online Incentive Mechanism for Nondeterministic Spectrum Allocation. IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no.7, pp.4632-4642, 2020.

14. [IoTJ] Xindi Ma, Baopu Li, Qi Jiang, Yimin Chen, Sheng Gao*, and Jianfeng Ma. NOSnoop: An Effective Collaborative Meta-Learning Scheme Against Property Inference Attack. IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 9, pp. 6778-6789, May. 2022.

15. [SCIS] Xindi Ma, Hui Li, Jianfeng Ma, Qi Jiang, Sheng Gao, Ning Xi, and Di Lu. APPLET: A Privacy-Preserving Framework for Location-Aware Recommender System. Science China Information Sciences, vol.60, no.9, 2017.（CCF A）

16. [SCIS] Cong Sun, Ning Xi, Sheng Gao, Zhong Chen, and Jianfeng Ma. Automated Enforcement for Relaxed Information Release with Reference Points. Science China Information Sciences, vol.57, no.11, pp.1-19, 2017. （CCF A）

17. [中国科学] 高胜*, 袁丽萍, 朱建明, 马鑫迪, 章睿, 马建峰.一种基于区块链的隐私保护异步联邦学习. 中国科学:信息科学, 2021, 51(10), 1755-1774.（CCF A）

18. [中国科学] 张沁楠, 朱建明, 高胜*, 熊泽辉, 丁庆洋, 朴桂荣. 基于区块链和贝叶斯博弈的联邦学习激励机制. 中国科学:信息科学, 2022, 55(6), 971-991.（CCF A）

19. [计算机学报] 高胜, 陈秀华*, 朱建明*, 袁丽萍, 马鑫迪, 林晖. 基于区块链的群智感知中任务预算约束的位置隐私保护参与者选择方法. 计算机学报, 2022, 45(5), 1052-1067.（CCF A）

20. [计算机学报]朱建明, 张沁楠*, 高胜*, 丁庆洋, 袁丽萍. 基于区块链的隐私保护可信联邦学习模型. 计算机学报, 2021, 44(12): 2464-2484.（CCF A）

荣获奖项

1. 教育部科技进步一等奖

2. 广东省电子信息行业科技进步三等奖

3. CCF CBC2018大会唯一最佳会议论文奖

4. 2017年中央财经大学高等教育教学成果奖一等奖

5. 2021年中央财经大学高等教育教学成果奖特等奖

6. 中央财经大学鸿基世业优秀学术论文奖

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