任莹，（安徽芜湖人），2023年-2026年就读于合肥工业大学计算机与信息学院，攻读硕土学位。研究方向为边缘计算和联邦学习隐私安全。硕土大论文题目: 联邦学习环境下面向模型完整性与所有权溯源的双水印机制研究。现任职于交通银行总行测试中心。

学业简历：

2019-2023，安徽中医药大学医药信息工程学院，本科；

2023-2026，合肥工业大学计算机与信息学院，硕士。

学术成果:

（1）Shi L,Ren Y, Xu J, et al. An optimal scheme for speeding the training process ofthe asynchronous federated learning based on model partition[J]. Computing, 2025,107(2): 67.

（2）Lei Yu, Ying Ren, Lei Shi, Zhehao Li, Xu Ding. Dual Watermark Authentication Defense for Federated Learning: Lossless Integrity Verification against ModelPoisoning.

（3）石雷，李泽鹏，任莹，俞磊，钱定军，张洋，朱迎飞，针对视觉语言模型的个性化联邦学习方法、终端及介质[P]，中国发明专利，专利号：ZL202510525367.3，2025.07.29

（4）石雷，任莹，顾程，俞磊，钱定军，张洋，唐海龙，一种基于水印判断联邦学习通信链路安全性的方法及系统[P]，中国发明专利，专利号：202511791300.0(实质审查阶段)

（5）石雷，任莹，董满生，龙建成，徐晶，方晨，车联网环境下基于模型分割的疲劳驾驶快速检测系统(V1.0)[CP].计算机软件著作权，2023,登记号:2023SR0875753.