国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning, 简称ICML）是世界顶级的机器学习会议，属于CCF A类会议，于2016年6月19日-24日在美国纽约举办。信息安全国家重点实验室许倩倩副研究员等人共同完成的工作“False Discovery Rate Control and Statistical Quality Assessment of Annotators in Crowdsourced Ranking”被ICML2016录用。 

　　随着互联网及无线宽带网络技术的迅猛发展，网络众包因其具有成本低、参与人员广泛、数据量大等优点，提供了大数据时代下通过群体来完成任务的新途径。 由于网络众包环境收集的数据存在噪声和异常，本文提出基于knockoff filters和Inverse Scale Space dynamics的异常用户检测方法，有效提升了网络众包的数据质量。不同于传统的检测方法，该算法可有效控制其false discovery rate (FDR)，因此具有更广泛的应用前景。该项工作获得了ICML评审专家的一致认可，被邀请做17分钟的大会报告，并进行了海报展示。