报告中，孔令龙首先剖析了当前数据隐私保护领域的研究背景与核心痛点。他指出，随着数据安全重要性日益凸显，如何在严格保障隐私的前提下开展高效可靠的统计推断，已成为学术与应用领域亟待解决的关键问题。然而，现有标签隐私保护随机响应方法存在明显不足：一方面忽略协变量的潜在影响，导致模型与实际数据特征贴合度不够；另一方面未能在隐私保护强度与统计分析准确性之间实现最优平衡，难以兼顾数据安全与推断有效性。

针对上述问题，孔令龙创新性地提出了面向二元响应变量的标签差分隐私分析新方法。该方法的核心设计思路是在满足预设ε及(ε,δ)标签差分隐私约束的前提下，通过最大化费歇耳信息矩阵的迹，最大限度保留数据中的有效信息，从而显著提升统计分析结果的精准度。该方法还同步构建了具备名义覆盖率的私有置信区间，不仅为隐私保护下的可靠统计推断提供了坚实支撑，更能精准判断变量对结果的显著影响，进一步增强了分析结论的可信度与说服力。他从理论层面严谨证明了该方法的最优性，并通过大量模拟实验与真实数据分析验证：相较于传统方法，新方法在估计精度、隐私保护效果及统计推断可靠性等核心维度均展现出显著优势，具备极强的理论价值与广阔的应用前景。

在互动交流环节，与会师生围绕报告中涉及的理论证明细节、数据模拟设计逻辑以及隐私数据的实际应用场景等进行提问，孔令龙耐心解答。

此次学术报告的举办，不仅为学院师生搭建了与国际顶尖学者交流的优质平台，拓宽了学术视野，更助力学院在数据隐私保护与统计推断交叉领域的研究发展，为后续相关方向的学术探索与合作奠定了良好基础。

孔令龙，加拿大阿尔伯塔大学数学与统计科学系教授，加拿大统计学习研究主席、加拿大CIFAR 人工智能主席。他是美国统计协会（ASA）和阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）的会士，在《Annals of Statistics》（AOS）、《Journal of the American Statistical Association》（JASA）、《Journal of the Royal Statistical Society Series B》（JRSSB）、NeurIPS、ICML、ICLR等顶级期刊和会议上发表了120余篇论文。研究方向包括高维与神经影像数据分析、统计机器学习、稳健统计、分位数回归、可信机器学习以及智能健康领域的人工智能应用。