团队研发了基于区块链的隐私保护可审计分布式机器学习模型，解决了分布式机器学习中数据隐私泄露、参与方计算不可信和缺乏激励机制问题，该成果发表在CCF A类期刊IEEE TDSC，在该期刊2019-2020 年录用文章中连续两个月入选最受欢迎文章。针对众包系统中隐私泄露、单点故障、高成本等问题，设计了一套基于区块链的可支持隐私保护的安全高效众包系统，该系统的用户成本远小于全球最大的众包系统--亚马逊AMT，相关成果于2018年发表在CCF A类期刊IEEE TPDS 并入选ESI 1%热点论文，成果引起美国媒体Decrypt Media的特别关注和采访报道。团队成员研发了基于区块链安全应用技术研发的数字版权追溯平台，在广州市互联网法院、广东省教育出版社、新华通讯社等数十家机构使用，已产生经济效益超过2000万元；作为技术骨干搭建起联盟数字取证管理平台—“云链卫士”，通过密码学、区块链、分布式存储及实时监测等技术来实现数据资产的安全保护与流通，以及数字资产使用过程中存在的非法滥用数字取证，与广州市互联网法院、广东省知识产权研究院、广东省教育出版社、高校图书馆、广州南粤医院、金域集团、区块链新科技等单位达成了战略合作协议。
