今年秋季，王明苑正式成为上海纽约大学的一员，担任计算机科学助理教授一职，执教“计算机和数据科学入门”（Introductions to Computer and Data Science）。
王明苑先在浙江大学攻读数学与应用数学专业，完成了本科学业；后赴美深造，在普渡大学专攻理论计算机科学专业密码学（cryptography）方向，获得博士学位。之后，他前往加州大学伯克利分校，加入“2022年人工智能全球最具影响力学者”Sanjam Garg教授的团队，担任博士后研究员，继续科研探索。
旅居美国近十年后，王明苑决定回国发展，继续深耕阈值密码学（threshold cryptography）、安全多方计算（secure multi-party computation）、信息加密防泄（leakage-resilient cryptography）、信息论密码学（information-theoretic cryptography）、黑盒分离（black-box separation）等研究领域。他致力于探索密码学、理论计算机科学与安全之间的联系，以期取得新的突破。
能否简要介绍一下您目前主攻的三个研究领域？
密码学的一项基本任务，是我们通过加密或验证签名（signature），保护信息的私密性或提供真实性。而阈值密码学的总体目标，可以说是将密码原语（cryptographic primitive）阈值化，将密钥分配给多方，增加系统的稳健性和安全性。
比方说两人用邮箱通信，信息在传递过程中，由邮箱的公钥加密，做到内容仅双方可见。而公钥一旦丢失，所有信息都将无法解密。当我们使用去中心化（decentralization），将信任（trust）分摊给多方，并构建各密钥子集和密钥本身之间的连接，这就意味着，我们只需部分密钥子集，即可完成验证、解密信息。
同时，单一实体持有密钥，也很容易成为单点故障（single point of failure），持钥者越多，安全系数越高，因为这加大了恶意软件或黑客将其逐一“击破”的难度。
安全多方计算起源于中国科学院院士、图灵奖获得者姚期智教授提出的“姚氏百万富翁问题”：两个百万富翁想比较谁更富有，又不想透露家底，这要怎么办？安全多方计算研究的就是如何以密码学技术，搭建计算模型，在双方输入各自数值且不被泄露的前提下，正确计算函数的结果。
信息加密防泄是保护信息安全的重要手段。要知道，加密程序的运行时间、电脑的温度这些看似额外的、无害的侧面信息，都可能成为破解原始数据的“最后一根稻草”。而信息加密防泄，是将上述信息在内的一切纳入考量，通过加密算法和密钥将明文（原始数据）转换为密文，防止未经授权的访问和数据泄露，保证明文的安全。
能否举例说明您的研究在日常生活中有哪些应用？
在任何涉及用户数据隐私的领域，我的研究都有可能带来益处。换言之，只要看重用户隐私的场景，都可以尝试使用加密技术。比方说医疗行业，如果两家医院想合作研究肺癌是否与吸烟有关，他们得把数据放到一起，找出二者之间可能存在的关联。这就触及到患者的隐私，我们可以利用安全多方计算来完成这类任务。
再比方说账户资产安全。我们采用阈值加密，通过多方持钥增强安全系数，但俗话说“方便了自己，也可能方便了别人”，反之亦然。一定程度上，密钥持有者数量与安全系数呈正相关，但密钥子集越多，构建连接的复杂程度就更大、更耗时。我正在研究如何以更高效的方式保障隐私安全。
现在生成式AI越来越火，其产物有时能以假乱真，比如之前网上流传的一些特朗普的照片，最后被证实是AI生成的。以通用聊天机器人ChatGPT为例，用户与ChatGPT之间的对话互动包括普通聊天、信息咨询、撰写文本、修改代码等。面对这样的技术背景，如何鉴别学生的作业是否摘自ChatGPT？我们可以给AI生成的文本嵌入数字水印，而非简单地“加盖”水印，通过检测学生作业中的水印信息与ChatGPT生成文本的水印是否吻合，有效判断文本的来源。
我们正在研究如何更高效地验证此类信息是否产自AI，因为就“水印”而言，当前技术的不足在于唯有从ChatGPT中获取很长的标记序列，即数千字的文本，才能嵌入水印。而且，由于文本中加入了水印，ChatGPT处理文本的速度和响应能力会有所下降。
所以我目前的研究，基本目标都是为了提升效率。在密码学应用的各个领域，有衡量效率的不同方法。我期望能优化现有的加密方案，使其更加高效、更易于实际应用，加速技术从理论到实践的转化进程。
为什么选择密码学为研究方向？
偶然的成分更多些。我刚开始读博时，对理论计算机科学感兴趣，这是一个高度数学化的领域，我本科是学数学的，感觉做此类研究，会更擅长。
读博的第三年，我遇到了Hemanta K. Maji教授，他研究的领域是密码学和算法，特别是安全计算和信息论密码学。当时，我选修了他执教的一门课，听他从理论计算机科学的角度讲解密码学，教我们如何运用数学方法搭建这些保障（guarantee）、验证理论。我喜欢这门课的所有内容，主动联系了Maji教授，还参与了几个与密码学有关的研究项目。后来，他成了我的博导。
我发现研究密码学是一件很酷的事情，当你思考加密技术应用于证券等不同领域时，你不会想到这背后蕴藏着多么丰富的数学原理，设立了多少道保障隐私的“关卡”。密码学研究的就是“水面之下”，它更像一种实证分析（empirical analysis），侧重应用，通过数学方法处理领域内的问题。
Maji教授有着非凡的数学天赋，与其说他是密码学家，不如说他更像是数学家。他甚至专门开了一门课，内容涵盖从事理论计算机科学研究所必需的全部数学知识。不夸张的说，我从他那里掌握了密码学研究所需的一切工具。初学时，我未曾料到这些知识将来会在何处派上用场。随着我在密码学的求索不断深入，那些课堂所学总能在我的职业生涯中发挥作用。
因何机缘加入上纽大？
我是南京人，在国外生活了这么久，还是想离父母近一点。来这之前，我对上纽大就有些了解，因为我和上纽大计算机科学助理教授郭斯瑶是熟识，她曾就职于美国东北大学网络安全与隐私研究所，我们都是“加密”这个研究圈子的人。
博士毕业后，我决定在学术道路走下去。其中一个主要原因就是，我喜欢和学生一起工作，这种教学相长的感觉，我很珍惜。
和斯瑶聊天，我能感受到上纽大与我的适配度。上纽大的学生群体构成十分多元，学生们很积极活跃，课下也会来我办公室交流功课。我非常欢迎学生找我答疑，这种氛围，很像我和Maji教授、Garg教授的相处模式，也是我做研究时喜欢的工作方式。我们随时都可以拿起笔，在白板、白纸上写写画画，讨论问题。我曾经的老师们是这样的指导风格，我的指导风格也是如此。之前还有本科生来找我，说想做一些密码学方面的研究，问我能不能一起探讨他读过的论文和讲义，我是非常乐意的。
就密码学而言，国内不少大学都人才济济。上海正积极吸纳该领域的学者，致力于推动密码学研究的发展。我一直非常期待能与这些优秀的同行们建立联系，共同探索潜在的合作机会。之前我都是在上海短暂停留，可能就待一个月左右，就要飞往伯克利了。现在，我终于有充足的时间，能和国内的同道中人多多交流了。
对教学和研究有哪些展望？
教学方面，上纽大计算机科学专业计划每学期都开设一门密码学课程，尽管目前尚未实现，我希望可以推动这门课的开设，吸引更多学生接触密码学，激发他们的学习兴趣。密码学是我的专业领域，也是我热衷分享的话题。
科研上，我基本还是在做与之前差不多的内容，探讨已发论文的后续问题。比方说安全多方计算，围绕这个课题的项目仍在继续，我们正致力于探索更为严苛的安全理念。
拿验证签名来说，密码学将敌手（adversary）控制持钥者的行为称为“腐化”（corruption），并根据腐化的时间和方式，分为静态腐化（static corruption）和自适应腐化（adaptive corruption）。
静态腐化指在协议开始前，敌手固定控制一组持钥者，但持钥者“本质”不变，好的永远不会被腐化。自适应腐化更复杂，敌手通过观察持钥者特征，挑选腐化对象，抓住其弱点，采取金钱诱惑等手段改变其“本质”，获取密钥。这种方式更贴近现实，也更难防范。因此，我们想要搭建一个系统，阻止敌手在任何情况下获得签名。
以往，我们所能证明的安全保障大多是基于静态腐化。然而，当敌手采用自适应腐化时，这些保障就显得力不从心了。系统要具备更高的适应性，才能保证安全性。我们正努力将安全概念从静态提升至自适应层面，实现所谓的自适应安全。
对想从事密码学研究的学生有何建议？
也不好称之为建议，只能说帮大家在决定走进密码学的大门时，少些心理负担吧。
首先就是不要被数学吓跑。我和学生聊天时发现，每次一说到哪篇论文，还没开始读，只是看到那些数学内容，他们就会被劝退，结果读完后发现，也没那么难懂。一般来说，只要你懂代数，就可以阅读密码学领域的很多论文了。
然后要在应用中学习，而非单纯地为了学而学。有位数学家曾说过类似于“数学家也不喜欢学习新的数学知识”的话，他们也是碰到问题、求解无门时，才向新知识“求助”。所以说，如果你想掌握一门技术，最好的办法就是投入到实践项目中，在实战中学习。
再一点可能更关乎加密研究本身。我认为，当你开始学习一种新的密码原语时，思考加密特权（crypto privileges）的定义还挺重要的。试着想想看，人们为什么要这样定义某个概念，比如何为安全，是不是稍微改变一下安全的定义，已有体系就不适用了。这样的思考很有意义，你跳脱出既定理念的框架，设想如果稍做变动，这个框架会“框”不住哪些内容，框架本身会否不再合理。
最后我想说的是——大胆提问。这也是我对上一点的补充。当你实际思考微妙之处时，这些看似与你的研究或课业不相关的点，通过你的提问、由此展开的讨论，可以连成线再到面，如此一来，对你深入学习知识是很有帮助的。