<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div>At Wednesday&#39;s seminar, Raphael Bost from DGA MI/Université de Rennes 1 will tell us about machine learning over encrypted data.  The <br>following week, William Whyte will talk about security and privacy for  forthcoming vehicle-to-vehicle communications systems.  Lunch will be provided and abstracts are below.</div><div><br></div><div>Also, Crypto Day at MSR on this Friday February 20 features a talk by our own Alessandra Scafuro.</div><p>Sharon</p><p>BUsec Calendar:  <a href="http://www.bu.edu/cs/busec/" target="_blank">http://www.bu.edu/cs/busec/</a><br>BUsec Mailing list: <a href="http://cs-mailman.bu.edu/mailman/listinfo/busec" target="_blank">http://cs-mailman.bu.edu/mailman/listinfo/busec</a></p><p>The busec seminar gratefully acknowledges the support of BU&#39;s Center for Reliable Information Systems and Cyber Security (RISCS).</p><p>**************</p><p>Title: Machine Learning Classification over Encrypted Data<br>Speaker: Raphael Bost.  DGA MI/Université de Rennes 1.<br>Wednesday February 18, 2015.  9:30-11:00am<br>Hariri Seminar Room, 111 Cummington St. Boston, MA</p><p>Abstract:  Machine learning classification is used in numerous settings nowadays, such as medical or genomics predictions, spam detection, face recognition, and financial predictions. Due to privacy concerns, in some of these applications, it is important that the data and the classifier remain confidential.</p><p>In this work, we construct three major classification protocols that satisfy this privacy constraint: hyperplane decision, Naïve Bayes, and decision trees. We also enable these protocols to be combined. At the basis of these constructions is a new library of building blocks for constructing classifiers securely; we demonstrate that this library can be used to construct other classifiers as well, such as a multiplexer and a face detection classifier.</p><p>We implemented and evaluated our library and classifiers. Our protocols are efficient, taking milliseconds to a few seconds to perform a classification when running on real medical datasets.</p><div>Joint work with Raluca Ada Popa, Stephen Tu and Shafi Goldwasser which will appear in NDSS&#39;15. </div><div><br></div><div>*****<br><br>Security and privacy for the forthcoming vehicle-to-vehicle communications system<br>Speaker: William Whyte, Security Innovation<br>Wednesday Feb 25, 9:30-11am<br>Hariri Seminar Room<br><br>The US Department of Transportation announced on February 3rd, 2014, that it intends to mandate a system for inclusion in all light vehicles that would allow them to broadcast their position and velocity on a more-or-less continuous basis. The system is claimed to have the capability to prevent up to 80% of all unimpaired collisions. The presentation, by a key member of the team designing the communications security for the system, will discuss the security needs, the constraints due to cost and other issues, and the efforts that are being made to ensure that the system will not compromise end-user privacy. This will include an overview of some novel cryptographic constructs that improve the scalability, robustness, and privacy of the system. There may even be proofs.<br><br>*****<br><br>Charles River Crypto Day will be on <span><span>Friday, Feb 20</span></span> at Microsoft Research (One Memorial Drive, Cambridge, MA). Program here: <a href="https://bostoncryptoday.wordpress.com/2015/02/" target="_blank">https://bostoncryptoday.wordpress.com/2015/02/</a><br></div></div></div></div></div><br clear="all"></div>