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2025 年 1 月 2 日，Apple 同意支付 9,500 萬美元，以和解一起針對 Siri 隱私洩漏的訴訟。本次演講將從介紹在大數據與 AI 時代中隱私保護的重要性開始，並說明機器學習中不同類型的隱私相關威脅、脆弱性與攻擊。接著，將總結可應用於機器學習任務中的各種技術，以降低並避免隱私風險與攻擊。最後，將介紹 Manning Publications 出版的一本教科書《Privacy-preserving Machine Learning*》的內容。

Morris Chang 是美國南佛羅里達大學（University of South Florida）的教授。他畢業於大同工學院（Tatung Institute of Technology），取得電機工程學士（BSEE）學位；並於北卡羅來納州立大學（North Carolina State University）取得電腦工程博士（Ph.D.）學位，並於 2019 年入選該校電機與電腦工程（ECE）系友名人堂（ECE Alumni Hall of Fame）。Chang 教授的研究興趣包括：網路安全與隱私保護式機器學習。他最新的教科書由其與博士生共同合著，內容全面涵蓋「隱私保護式機器學習」，由 Manning Publications 出版，330 頁，2023 年。現任 IEEE Transactions on Reliability 的副主編（Associate Editor）。Chang 教授亦為 2024–2025 年 Fulbright Scholar。