黄涛

姓名：黄涛

职称：讲师

学历：工学博士

电子邮箱：huang-tao@mju.edu.cn

教育经历：

2012年9月-2016年6月 北京交通大学,自动化专业，本科

2016年9月-2022年12月 中国人民大学,计算机应用技术专业，博士研究生

项目经历：

1.国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62072460, 机器学习中的隐私保护技术, 57万元, 资助期满, 参与

2.福建省科技厅, 自然科学基金, 2024J08276, 防御性能可调的梯度隐私保护技术研究,, 8万元, 在研, 主持

3.福建省教育厅, 中青年教育科研重点项目, JZ230044, 面向海洋数据的隐私量化分析技术的研究, 32万元, 在研, 主持

4.横向项目，基于最优特征集的多模型动态融合短期负荷预测关键技术研究, 国网福建自控项目, 50万元, 在研, 主持

5.横向项目, 基于差分隐私的电力电量数据安全发布技术研究, 国网福建自控项目, 50万元, 在研, 主持

6.横向项目, 用户侧电力电量波动特性分析方法及模型策略优化研究, 国网江西自控项目, 31万元, 在研，主持

研究方向：

1.Tao Huang; Su-Yun Zhao; Hong Chen; Yi-Xuan Liu ; Improving Parameter Estimation and Defensive Ability of Latent Dirichlet Allocation Model Training Under Rényi Differential Privacy, Journal of Computer Science and Technology.

2.Tao Huang; Hong Chen ; Improving privacy guarantee and efficiency of Latent Dirichlet Allocation model training under differential privacy, The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.

3.Tao Huang; Hong Chen; Suyun Zhao ; FDP-LDA: Inherent Privacy Amplification of Collapsed Gibbs Sampling via Group Subsampling, Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint International Conference on Web and Big Data 2022.

4.Zheng G, Xu C, Zhang J, et al. Hierarchical Graph Neural Networks for Resilient Intrusion Detection in Consumer IoT With Limited Labeled Data[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 202

5.Huang T, Shi X, Huang Q, et al. Towards auditing gradient privacy risks in image reconstruction attacks on deep learning models[J]. Discover Computing, 2025, 28(1): 1-13.

研究方向：

差分隐私、时序预测、人工智能安全