武科大网讯（通讯员曾宪森）近日，计算机科学与技术学院鲁剑锋教授团队的研究成果“PIECE: Incentivizing Personalized Privacy-Preserving for Multi-Version Model Marketplace in Federated Learning”在网络安全领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（简称TIFS）上发表。该论文第一作者为鲁剑锋教授（这是他作为第一作者发表的第三篇TIFS论文），第二作者为2025届硕士生黄涛（目前已在中南大学计算机学院读博深造），计算机学院为论文第一完成单位。此项成果标志着我校首次在TIFS期刊上发表论文，实现了该领域的重要突破。
联邦学习凭借其协作训练与隐私保护特性，在推动模型市场发展方面展现出广阔前景，然而训练数据不足与市场套利等问题严重制约了其进一步发展。针对这一挑战，本研究提出了一种名为PIECE的个性化隐私保护激励机制。该机制融合样本级差分隐私技术与版本控制策略，设计了相应的隐私规则与定价机制，以规范数据所有者的隐私策略并抑制模型购买者的套利行为。研究将市场目标建模为兼顾社会效用与模型性能的双目标优化问题，通过构建“隐私选择博弈”刻画局部与全局隐私需求之间的动态转换关系，并基于纳什均衡条件确立原问题的无冲突属性，进而将其转化为无套利约束下的社会最优问题。在此基础上，论文提出了基于次可加性条件松弛的两阶段定价策略，以实现社会最优目标。实验结果表明，PIECE能显著提升模型市场运行效率。在指定市场规模下，该机制可使模型收益提高至少8%，模型性能较现有先进基线最高提升16.67%，为联邦学习模型市场的实际应用提供了重要的理论与技术支撑。
据悉，《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》被中国计算机学会（CCF）、中国人工智能学会（CAAI）、中国密码学会（CACR），以及中国自动化学会（CAA）共同推荐为A类期刊，同时位列中国科学院SCI一区TOP期刊。TIFS涵盖数据隐私保护、网络安全、多媒体安全、密码学应用、生物特征识别等多个前沿研究方向，以其严格的审稿程序与高学术水准著称，所刊发的成果代表了网络安全领域的国际最前沿水平。
鲁剑锋教授长期致力于联邦学习、群智计算及博弈论等方向的研究，已取得一系列具有影响力的成果。近年来，以第一作者或通讯作者身份在TIFS、JSAC、TMC、TSC、IJCAI、AAAI、TOIT、TII、TVT、TCSS、TCE、TETCI等著名期刊与会议上发表论文60余篇，其中包括CCF-A类论文15篇，IEEE/ACM Transactions/Journal系列论文20余篇。
