最近的加州大学洛杉矶分校计算机毕业生构建了密码学皇冠上的明珠

计算机协会 (ACM) 今天宣布，Aayush Jain因其论文“经过充分研究的假设的不可区分性混淆”而获得2022 年 ACM 博士论文奖，该论文确立了从经过充分研究的硬度猜想进行数学上严格的软件混淆的可行性。

软件混淆的核心目标是转换源代码，使其在不改变其计算内容的情况下变得难以理解。可以添加其他条件，例如要求转换后的代码与原始代码执行类似，甚至无法区分。作为一种软件安全机制，软件混淆具有坚实的数学基础是必不可少的。

Jain 的论文构造的数学对象，不可区分性混淆，被认为是密码学背景下的理论“大师级工具”——不仅有助于实现功能加密等长期期望的密码学目标，而且还能扩大密码学领域的范围密码学本身。例如，不可区分性混淆有助于实现与软件安全相关的目标，而这些目标以前完全属于软件工程领域。

Jain 的论文在 ACM 计算理论研讨会 (ACM STOC 2021) 上获得了最佳论文奖，并且是Quanta 杂志上一篇题为“科学家成就密码学皇冠上的明珠”的文章的主题。

Jain 是卡内基梅隆大学的助理教授。他对理论和应用密码学及其与理论计算机科学相关领域的联系很感兴趣。Jain 在德里的印度理工学院获得了电气工程学士学位和信息与通信技术硕士学位。他在加州大学洛杉矶分校获得计算机科学博士学位。

荣誉提名

2022 年 ACM 博士论文奖的荣誉提名授予了在康奈尔大学获得博士学位的Alane Suhr和在剑桥大学获得博士学位的Conrad Watt 。

Suhr 的论文 “交互式自然语言系统中的推理和学习”因制定和设计协作交互中持续语言学习的算法，以及设计推理上下文相关语言含义的方法而获得认可。Suhr 的论文在自然语言处理 (NLP) 的多个领域做出了变革性的贡献。

Suhr 是加州大学伯克利分校的助理教授。Suhr 的研究重点是自然语言处理、机器学习和计算机视觉。Suhr 在俄亥俄州立大学获得计算机科学与工程学士学位，并在康奈尔大学获得计算机科学博士学位。

Watt的论文“ Mechanising and Evolving the Formal Semantics of WebAssembly: the Web's New Low-Level Language ”为 WebAssembly 建立了机械化语义并定义了它的并发模型。该模型将支持当前和未来的网络工程。他的论文被认为是开发和使用完全严格的机械化语义来直接影响和改进我们工业计算基础设施主要部分设计的杰出例子。

Watt 是剑桥大学的研究员(博士后)，他专注于机械化形式验证、并发性和 WebAssembly 语言。他在伦敦帝国理工学院获得计算机科学硕士学位，在剑桥大学获得计算机科学博士学位。