Entropy：信息论在分布式系统中的应用 | MDPI 特刊征稿

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现代信息系统通常采用分布式设计，以存储和处理大量数据和信息，同时也面临着存储/计算/通信效率、资源异构性、隐私和安全以及可扩展性多个方面的巨大挑战。虽然信息和编码理论技术在传统上常被用来提升通信和存储系统的效率和可靠性，但它们已逐步被使用在多种分布式计算系统中来解决以上挑战，包括边缘计算网络、内容分发网络、云计算系统、分布式/联邦学习系统和区块链系统。

基于此，Entropy 期刊邀请了东南大学李松泽教授创建特刊“Information Theory for Distributed Systems (信息论在分布式系统中的应用)”。本特刊旨在从信息论的角度，聚焦分布式系统中关键性能指标的基本权衡关系的相关研究，例如计算/通信效率、隐私与安全性、准确性和可扩展性，并研发信息与编码理论工具以实现最佳性能。特刊包括但不限于以下主题：

• 编码存储系统；

• 编码缓存网络；

• 编码分布式计算；

• 分布式和联邦学习；

• 分布式隐私计算和私有信息检索；

• 分布式账本/区块链；

• 安全多方计算和可验证计算。

投稿截止日期：2024年7月25日

东南大学网络空间安全学院教授。2018年于美国南加利福尼亚大学 (USC) 获得博士学位，师从信息论和人工智能领域国际著名学者 Salman Avestimehr 教授。在加入东南大学之前，曾于香港科技大学 (广州) 物联网学域、人工智能学域担任助理教授，于香港科技大学计算机科学系担任委任助理教授。目前已发表40余篇学术论文，被引用超3300余次。

研究领域：人工智能安全及隐私、联邦学习、大模型安全、安全多方计算、区块链安全及隐私、编码计算：基于信息论/编码理论提升分布式学习算法效率及安全性。

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