<div dir="ltr">*** Please accept our apologies if you receive multiple copies of this call for participation***<br><br>It is our great pleasure to invite you to participate in the IEEE MSN 2021 this year. Due to the COVID-19 pandemic, MSN 2021 will be held virtually during Dec. 13 – Dec. 15, 2021.<br><a href="https://ieee-msn.org/2021/" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/</a><br><br>The registration and program information is provided as follows.<br><b>Register at</b>: <a href="https://ieee-msn.org/2021/registration.php" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/registration.php</a>  <br>Non-author Registration Fee:  $50<br><u><b>Registration Deadline: December 11</b></u><br>Program At Glance: <a href="https://ieee-msn.org/2021/files/booklet.pdf" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/files/booklet.pdf</a><br>Online Program: <a href="https://msn2021.info/" target="_blank">https://msn2021.info/</a><br><br>MSN 2021 provides a forum to present research progress, exchange new ideas, and identify future directions in the field of Mobility, Sensing and Networking. The exciting program of MSN 2021 has arranged with <u><b>2 keynote speeches, 1 panel, 3 tutorials, 17 sessions, 5 workshops, and 1 poster session</b></u>. The technical program covers a wide range of topics, including mobile/edge/fog computing, networking, algorithm, ubiquitous sensing, big data and AI, security, trust and privacy, and experiments.<br><br>The information for the tutorials, keynotes, and panel of MSN 2021 is provided as follows.<br><b>Tutorials:</b> <a href="https://ieee-msn.org/2021/tutorials.php" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/tutorials.php</a><br><b>Tutorial 1: RFID and Backscatter Communications for Motion Capture and Fine Scale Localization</b><br>Instructor: <b>Prof. Gregory D. Durgin</b> (Georgia Tech., USA)<br><b>How do you capture the choreography of a ballerina’s performance? How does a drone navigate a vast, complex shipping yard to perform inventory? How do you condition a large-aperture antenna so that it is capable of beaming microwave power across long distances in space?</b><u><b> </b></u>In this tutorial, we answer these questions by exploring the emerging world of RFID-based motion capture and fine-scale localization.<br><br><b>Tutorial 2: Federated Analytics: A New Collaborative Computing Paradigm towards Privacy Focusing World</b><br>Instructor: <b>Prof. Dan Wang, Ms. Siping Shi</b> (The Hong Kong Polytechnic University, Hongkong)<br><b>In this tutorial, we present federated analytics, a new distributed computing paradigm for data analytics applications with privacy concerns.</b> Today’s edge-side applications generate massive data. In many applications, the edge devices and the data belong to diverse owners; thus data privacy has become a concern to these owners. Federated analytics is a newly proposed computing paradigm where raw data are kept local with local analytics and only the insights generated from local analytics are sent to a server for result aggregation. It differs from the federated learning paradigm in the sense that federated learning emphasizes on collaborative model training, whereas federated analytics emphasizes on drawing conclusions from data.<br><b><br></b><b>Tutorial 3: Machine Learning Security and Privacy in Networking</b><br>Instructor: <b>Prof. Yanjiao Chen</b> (Zhejiang University, China)<br><b>Machine learning has gradually found its way into the networking area. Unfortunately, the vulnerability of machine learning models also infects the networking domain, raising alarming issues that may threaten the privacy and security of critical applications. </b>In this tutorial, I will give a systematic introduction of typical attacks against machine learning models, including adversarial attacks, backdoor attacks, membership inference attacks, model extraction attacks, model inversion attacks and so on. The tutorial will cover a series of works on applying modern machine learning to networking and analyze the potential risk of current architectures of machine learning models and its impact on networking applications.<br><br><b>Keynote 1: IoT Security </b> <a href="https://ieee-msn.org/2021/keynote_1.php" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/keynote_1.php</a>  <br>Speaker:<b> Prof. Elisa Bertino (Purdue University, USA)</b><br><b>Keynote 2: Deep Reinforcement Learning for Control and Management of Communications Networks </b> <a href="https://ieee-msn.org/2021/keynote_2.php" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/keynote_2.php</a>    <br>Speaker: <b>Prof. Kin K. Leung</b> (Imperial College London, U.K.)<br><br><b>Panel Topic: Digital Twins and their Applications in CPS  </b><br><a href="https://ieee-msn.org/2021/panel.php" target="_blank">https://ieee-msn.org/2021/panel.php</a><br>Panel Chair: <b>Wei Zhao </b>(Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences)<br>Panel Members:<br>•    <b>Tarek Abdelzaher</b>, University of Illinois Urbana-Champaign<br>•    <b>Jiannong Cao</b>, The Hong Kong Polytechnic University<br>•    <b>Chenyang Lu</b>, Washington University in St. Louis<br>•    <b>Raymond Lui Sha</b>, University of Illinois Urbana-Champaign<br><br>Looking forward to seeing you at the MSN 2021!<br> <br>IEEE MSN 2021 Organizing Committee<br>TPC Co-Chairs:<br>Geyong Min, University of Exeter, U.K.<br>Baochun Li, University of Toronto, Canada<br><br>General Co-Chairs:<br>Mohammad Shojafar University of Surrey, U.K.<br>Ruidong Li, Kanazawa University, Japan<br><br>Steering Committee Co-Chairs:<br>Jiannong Cao, The Hong Kong Polytechnic University, HK<br>Xiaohua Jia, City University of Hong Kong, HK       <br></div>