刘高扬，华中科技大学电子信息与通信学院讲师。主要从事可信人工智能、大模型安全、多模态大模型安全、数据隐私保护等领域研究，在NeurIPS、CVPR、IEEE TIFS、IEEE TDSC等顶级国际期刊会议发表学术论文28篇，谷歌学术引用1100余次，其中针对人工智能系统数据的授权风险，于国际上首次提出了联邦遗忘学习（Federated Unlearning）的概念及其高效的实现方法，累计被引用200余次，并得到了多位IEEE Fellow、院士的正面肯定。担任IEEE HPCC、IEEE MetaCom等国际会议 TPC，以及IEEE TIFS、IEEE TNNLS、信息网络安全等期刊审稿人。曾获One of the Best Papers of 20th IEEE MDM，并指导学生获隐私计算与数据安全挑战赛三等奖。更多信息请见主页https... 查看更多>