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在当前国家实施大数据战略、推进数据资源整合和开放共享、加速建设数字中国的背景下，大数据已经成为推动经济社会发展的重要因素，其研究与应用正迎来快速发展的黄金时期。然而，大数据平台的安全防护能力亟待提升，数据安全威胁和隐私泄露问题严重影响了社会经济秩序的稳定。

隐私计算技术可以在保障数据不被泄露的前提下进行数据分析，从而实现数据的可用性而不暴露具体内容。当前，诸如多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等隐私计算技术的发展，显示出它们在充分保护数据和隐私的同时，能够有效促进数据价值的挖掘和利用。

为了集中展示大数据安全与隐私计算领域的最新研究成果，本刊特此发起以“大数据安全与隐私计算”为主题的征文活动。该活动旨在突出展示大数据平台攻击检测、行业大数据应用安全、联邦学习中的数据安全与隐私保护、隐私计算与区块链以及隐私计算行业应用场景等方面的新进展。

征文范围

征文涵盖的主题包括但不限于： 1. 大数据环境下的攻击、检测与防御； 2. 密文高效检索与计算技术； 3. 大数据高并发安全处理技术； 4. 行业大数据应用安全与保护技术； 5. 联邦学习中的数据安全与隐私保护； 6. 面向隐私计算的密码算法与协议； 7. 隐私计算与区块链技术； 8. 可信隐私计算技术； 9. 隐私计算平台； 10. 隐私计算行业的应用实践。

征文要求

1. 来稿需为作者原创科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值和推广意义。来稿未曾在国内或国际公开出版物或会议上发表或宣读，且不在其他刊物或会议的审稿过程中，避免一稿多投。
2. 文章应包含中英文标题、作者信息、摘要、关键词、基金项目名称、参考文献、中文正文及作者简介（含照片）。稿件一律采用Word文档格式提交。
3. 投稿时，请注明作者联系方式（如电子邮件、电话、邮寄地址）及“‘大数据安全与隐私计算’专题投稿”字样及其所属方向。
4. 文章通过《大数据》官方网站http://www.j-bigdataresearch.com.cn/进行投稿。目前暂不支持其他投稿方式，详情及模板请参阅网站说明。

重要日期

• 征稿截止日期：2023年6月30日
• 审稿完成日期：2023年7月31日