एडम स्मिथ

एडम स्मिथ बोस्टन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर हैं, जहाँ वे डिफरेंशियल प्राइवेसी और क्रिप्टोग्राफी के प्रतिच्छेदन पर शोध का नेतृत्व करते हैं। उनके कार्य ने गोपनीयता-संरक्षण डेटा विश्लेषण के लिए सैद्धांतिक आधार स्थापित करने में मदद की है, जिसने शैक्षणिक शोध और निजी गणना प्रणालियों के औद्योगिक कार्यान्वयन दोनों को प्रभावित किया है। स्मिथ को डिफरेंशियल प्राइवेसी, सुरक्षित मल्टीपार्टी कंप्यूटेशन, और औपचारिक गोपनीयता सुरक्षा की गारंटी देने वाले एल्गोरिदम के डिज़ाइन में उनके योगदान के लिए व्यापक रूप से उद्धृत किया जाता है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में जन्मे, स्मिथ ने गणित और कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक अध्ययन पूरा किया, इससे पहले 2000 में MIT से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी अर्जित की। उनके डॉक्टरेट शोध ने क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल और सुरक्षित कंप्यूटेशन की नींव पर ध्यान केंद्रित किया। इसके बाद उन्होंने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय और पेंसिल्वेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी में पदों पर कार्य किया, इससे पहले वे बोस्टन विश्वविद्यालय में शामिल हुए, जहाँ वे 2013 से संकाय सदस्य हैं।

डिफरेंशियल प्राइवेसी और निजी डेटा विश्लेषण की नींव

2000 के दशक में स्मिथ के शुरुआती कार्य ने डिफरेंशियल प्राइवेसी की अवधारणा को औपचारिक रूप देने में मदद की, जो एक ढांचा है जो डेटासेट के बारे में सांख्यिकीय जानकारी जारी करने पर होने वाले गोपनीयता नुकसान को मापता है। उन्होंने उन तंत्रों के विकास में योगदान दिया जो क्वेरी आउटपुट में कैलिब्रेटेड शोर जोड़ते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि किसी भी व्यक्तिगत रिकॉर्ड की उपस्थिति या अनुपस्थिति का परिणाम पर सीमित प्रभाव पड़ता है। डिफरेंशियल प्राइवेसी और मजबूत सांख्यिकी के बीच परस्पर क्रिया पर उनका 2006 का पेपर एक मील का पत्थर माना जाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि निजी अनुमानक कई सांख्यिकीय कार्यों के लिए लगभग इष्टतम सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

स्मिथ का एक प्रमुख योगदान सबसैंपलिंग के माध्यम से "गोपनीयता प्रवर्धन" की अवधारणा है, जो दर्शाता है कि एक निजी तंत्र लागू करने से पहले डेटा के एक उपसमुच्चय को बेतरतीब ढंग से चुनने से गोपनीयता लागत को काफी कम किया जा सकता है। यह सिद्धांत निजी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के डिज़ाइन में एक मानक उपकरण बन गया है, जिसमें गहन शिक्षण और जनरेटिव एआई प्रणालियों में उपयोग किए जाने वाले शामिल हैं।

क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षित कंप्यूटेशन

डिफरेंशियल प्राइवेसी से परे, स्मिथ ने क्रिप्टोग्राफी में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, विशेष रूप से सुरक्षित मल्टीपार्टी कंप्यूटेशन के क्षेत्र में। उनके शोध ने यह पता लगाया है कि कई पक्ष अपने निजी इनपुट को एक दूसरे के सामने प्रकट किए बिना संयुक्त रूप से एक फ़ंक्शन की गणना कैसे कर सकते हैं। उन्होंने ऐसे प्रोटोकॉल पर काम किया है जो दुर्भावनापूर्ण विरोधियों के खिलाफ सुरक्षा प्राप्त करते हैं, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए MPC की दक्षता और व्यावहारिकता में सुधार करते हैं।

स्मिथ का क्रिप्टोग्राफिक कार्य डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ भी प्रतिच्छेद करता है, क्योंकि उन्होंने जांच की है कि वितरित सेटिंग्स में गोपनीयता गारंटी लागू करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों का उपयोग कैसे किया जा सकता है। अलेक्जेंडर मैड्री और अन्य के साथ उनका सहयोगी शोध निजी शिक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल की मजबूती में चुनौतियों को संबोधित करता है।

शैक्षणिक नेतृत्व और शिक्षण

बोस्टन विश्वविद्यालय में, स्मिथ BU सेंटर फॉर इंफॉर्मेशन एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग और हरिरी इंस्टीट्यूट फॉर कंप्यूटिंग से संबद्ध हैं। वे गोपनीयता, क्रिप्टोग्राफी और एल्गोरिदम पर स्नातक पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं, कई पीएचडी छात्रों को मार्गदर्शन देते हैं जो शैक्षणिक और उद्योग पदों पर आगे बढ़े हैं। उनका शिक्षण गोपनीयता और सुरक्षा में कठोर औपचारिक गारंटी के महत्व पर जोर देता है, और जटिल सैद्धांतिक अवधारणाओं को व्यापक दर्शकों तक पहुँचाने की उनकी क्षमता के लिए उन्हें मान्यता दी गई है।

स्मिथ ने क्रिप्टोग्राफी और गोपनीयता में प्रमुख सम्मेलनों की कार्यक्रम समितियों में सेवा की है, जिनमें CRYPTO, EUROCRYPT और FOCS शामिल हैं। वे जर्नल ऑफ क्रिप्टोलॉजी और IEEE ट्रांजेक्शन्स ऑन इंफॉर्मेशन थ्योरी के लिए सहयोगी संपादक भी रहे हैं। उनके संपादकीय कार्य ने गोपनीयता-संरक्षण कंप्यूटेशन में शोध की दिशा को आकार देने में मदद की है।

उद्योग और नीति पर प्रभाव

स्मिथ के शोध का शैक्षणिक क्षेत्र से परे ठोस प्रभाव पड़ा है। डिफरेंशियल प्राइवेसी में उनकी अंतर्दृष्टि ने एप्पल, Google और माइक्रोसॉफ्ट सहित प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों में गोपनीयता-संरक्षण प्रणालियों के डिज़ाइन को सूचित किया है। यू.एस. जनगणना ब्यूरो ने 2020 की जनगणना के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी को अपनाया, एक निर्णय जो स्मिथ और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित सैद्धांतिक ढांचे से प्रभावित था।

नीति क्षेत्र में, स्मिथ ने सरकारी एजेंसियों को गोपनीयता-संरक्षण डेटा साझाकरण पर सलाह दी है और डेटा के नैतिक उपयोग पर रिपोर्ट में योगदान दिया है। उन्होंने डेटा उपयोगिता और व्यक्तिगत गोपनीयता के बीच संतुलन पर मंचों पर बात की है, सार्वजनिक डेटा रिलीज़ में औपचारिक गोपनीयता गारंटी को अपनाने की वकालत की है।

चयनित पुरस्कार और सम्मान

स्मिथ को उनके शोध के लिए कई पुरस्कार मिले हैं, जिनमें ACM SIGACT विशिष्ट पेपर पुरस्कार और IEEE सिम्पोजियम ऑन सिक्योरिटी एंड प्राइवेसी सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार शामिल हैं। वे इंटरनेशनल एसोसिएशन फॉर क्रिप्टोलॉजिक रिसर्च के फेलो हैं, जो क्षेत्र में उनके निरंतर योगदान को मान्यता देता है। उनके कार्य को नेशनल साइंस फाउंडेशन और डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी से अनुदान द्वारा समर्थित किया गया है।

2024 तक, स्मिथ बोस्टन विश्वविद्यालय में एक सक्रिय शोध समूह का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, जो गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग और सुरक्षित कंप्यूटेशन में नई सीमाओं की खोज कर रहे हैं। उनकी चल रही परियोजनाओं में बड़े भाषा मॉडल के लिए निजी एल्गोरिदम विकसित करना और डिफरेंशियल प्राइवेसी और प्रतिकूल मजबूती के बीच परस्पर क्रिया की जांच करना शामिल है।

संदर्भ

• स्मिथ, ए. (2006)। डिफरेंशियल प्राइवेसी और मजबूत सांख्यिकी। 38वीं वार्षिक ACM सिम्पोजियम ऑन थ्योरी ऑफ कंप्यूटिंग की कार्यवाही में।
• स्मिथ, ए., और ठाकुरता, ए. (2013)। स्थिरता तर्कों के माध्यम से डिफरेंशियल प्राइवेट फीचर चयन। 30वें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग की कार्यवाही में।
• बुन, एम., और स्मिथ, ए. (2013)। निजी और कुशल डेटा विश्लेषण। 4थे कॉन्फ्रेंस ऑन इनोवेशन्स इन थियोरेटिकल कंप्यूटर साइंस की कार्यवाही में।