نيلس لوكاس

قبل التحاق الدكتور نيلس لوكاس بعمله الحالي في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، حاز درجة الدكتوراه من جامعة واترلو في كندا، حيث نال منحة ديفيد ر. شيريتون تقديراً لإنجازاته الأكاديمية المتميزة. وفازت أطروحته بجائزة أفضل أطروحة دكتوراه في الرياضيات، وكان أحد المرشحين في المرحلة النهائية للوسام الذهبي من الحاكم العام في كندا لعام 2024. عمل لوكاس أثناء دراسته للدكتوراه باحثاً متدرباً في "مايكروسوفت للبحوث" و"بورياليس للذكاء الاصطناعي"، حيث ركز على دراسة الخصوصية في النماذج اللغوية الكبيرة. وهو ينشر بحوثه في مؤتمرات مرموقة حول تعلم الآلة والأمن السيبراني، مثل المؤتمر الدولي لتعلم التمثيلات، والندوة الأمنية لشركة "يوسينيكس"، وندوة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات للأمن والخصوصية. حاز جائزة المساهمة المتميزة في مؤتمر مايكروسوفت لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2023.

• دكتوراه في تعلم الآلة الموثوق، جامعة واترلو، كندا.
• ماجستير في تكنولوجيا تعزيز الخصوصية، جامعة آخن للتكنولوجيا، ألمانيا.
• بكالوريوس في علوم الحاسوب، جامعة آخن للتكنولوجيا، ألمانيا

• جائزة أفضل أطروحة دكتوراه في الرياضيات، 2024.
• مرشح في المرحلة النهائية للوسام الذهبي من الحاكم العام في كندا، 2024
• جائزة المساهمة المتميزة في مؤتمر مايكروسوفت لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، 2023.
• جائزة التميز، المؤتمر الدولي لتعلم التمثيلات، 2021.

• دراسة بعنوان – Leveraging Optimization for Adaptive Attacks on Image Watermarks [للباحثين: Nils Lukas، Abdulrahman Diaa، Lucas Fenaux، Florian Kerschbaum] نُشرت في مؤتمر ICLR الثاني عشر، عام 2024.
• دراسة بعنوان – Universal Backdoor Attacks [للباحثين: Benjamin Schneider، Nils Lukas، Florian Kerschbaum] نُشرت في مؤتمر ICLR الثاني عشر، عام 2024.
• دراسة بعنوان – Analyzing Leakage of Personally Identifiable Information in Language Models [للباحثين: Nils Lukas، Ahmed Salem، Robert Sim، Shruti Tople، Lukas Wutschitz، Santiago Zanella-Béguelin] نُشرت في مؤتمر IEEE S&P (Symposium on Security and Privacy)، عام 2023.
• دراسة بعنوان – PTW: Pivotal Tuning Watermarking for Pre-Trained Image Generators [للباحثين: Nils Lukas، Florian Kerschbaum] نُشرت في مؤتمر USENIX Security الثالث والثلاثين، عام 2023.
• دراسة بعنوان – SoK: How Robust is Image Classification Deep Neural Network Watermarking? [للباحثين: Nils Lukas، Edward Jiang، Xinda Li، Florian Kerschbaum] نُشرت في مؤتمر IEEE S&P (Symposium on Security and Privacy)، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Deep Neural Network Fingerprinting by Conferrable Adversarial Examples [للباحثين: Nils Lukas، Yuxuan Zhang، Florian Kerschbaum] نُشرت في مؤتمر ICLR التاسع، عام 2021.