【第四届网络安全、人工智能与数字经济国际学术会议（CSAIDE 2025】网络安全，人工智能，数字经济的研究
重要信息
会议官网：www.csaide.net
会议时间：2025年3月7-9日
会议地点：马来西亚-马来西亚理工大学新山校区（线上+线下混合）
简介
过去几年，数字经济蓬勃发展，已成为全球经济增长的驱动力。然而，网络安全成为其最大的挑战。为了确保数字经济的可持续发展，人工智能被认为是至关重要的技术手段。第四届网络安全、人工智能与数字经济（CSAIDE 2025）将于2025年3月7日至9日在马来西亚举行。核心是认识到人工智能和网络安全对数字经济的深远影响。旨在汇集领先的学术科学家、研究人员和研究学者，交流和分享他们在这些新兴领域各个方面的经验和研究成果。因此，它将促进合作，应对新出现的挑战，并促进数字领域的创新和教育推广。
马来西亚理工大学（Universiti Teknologi Malaysia, UTM）是马来西亚著名的国立大学之一。大学主校区位于马来西亚西马南端的柔佛州新山市，占地面积 1177 公顷，在吉隆坡市中心还有一个校区（研究生院），占地面积 38 公顷。
马来西亚理工大学的学科设置覆盖电机工程、化工与自然资源工程、环境建设、民用工程、医学 …
作为马来西亚五大国立院校之一，马来西亚理工大学在2021QS世界大学排名中位列第187位，2022年QS世界大学排名中位列191，最新一期2024年QS世界大学排名中位列第188位 。除此之外，UTM连续多年被评为QS五星级大学。
主题
| 网络安全 | 人工智能 | 数字经济 |
| 主动防御系统 自适应防御系统 安全系统分析，基准 应用密码学 认证方式 生物识别安全 复杂系统安全 数据库和系统安全 数据保护 数据/系统完整性 分布式访问控制 分布式攻击系统 拒绝服务 高性能网络虚拟化 高性能安全系统 云和网格系统中的安全性 电子商务中的安全性 普适/普适计算中的安全性 智能电网中的安全性和隐私性 无线网络中的安全性和隐私 安全的移动代理和移 动代码 安全模拟和工具 可信计算 | 人工智能算法 自然语言处理 模糊逻辑 计算机视觉与图像理解 信号和图像处理 语音与自然语言处理 计算学习理论 信息检索与融合 混合智能系统 智能系统架构 知识表示 基于知识的系统 机电一体化 多媒体与认知信息学 人工神经网络并行处理 模式识别 普适计算与环境智能 软计算理论与应用 软硬件架构 自动编程 机器学习 自动控制 数据挖掘与机器学习工具 机器人学 人工智能工具与应用 最近的趋势和发展 | 信息经济 教育经济 部门经济 大数据经济 人工智能与网络经济 工程经济与造价分析 计量经济模型与实证问题 电子商务 电子银行 网络游戏 高速基础设施 数字内容与绿色ict 信息与注意力经济学 生产、分发和共享信息产品 定价信息商品 数字空间的多级治理 安全和隐私 开放的网络经济 全球化和不平等 新经济的未来走向 信息管理和可持续性 经济管理中的数据分析与建模 网络渠道客户关系管理 电子协作与电子服务 商业研究方法、政策和战略 营销与电子商务 金融与贸易 财务管理与会计 |
方式
解释扩展
一、网络安全与数字经济的关系
- 基础保障作用：网络安全是数字经济高质量发展的前提条件。证据显示，数字经济的扩展依赖于网络安全的保障，智慧城市、云平台等新基建需在全生命周期内构建安全框架。例如，《数据安全法》和《个人信息保护法》的实施凸显了数据安全对数字经济的基石作用。
- 风险与挑战：数字经济高速发展伴生新的安全威胁，如数据泄露、勒索软件攻击等。证据指出，网络攻击可能导致经济损失、关键基础设施瘫痪（如乌克兰电力系统遭攻击），且数字经济法律法规缺失、市场秩序不规范等问题加剧风险。
- 协同发展：强调网络安全与信息化需良性互动，既不能因安全限制发展，也不能为发展忽视安全。例如，我国通过建设国家网络安全产业园区，推动安全技术创新与产业融合。
二、人工智能对网络安全的影响
- 防御能力提升：
- 主动防御：AI通过实时威胁检测、自动化响应及预测性情报分析，显著提高防护效率。例如，AI驱动的解决方案可分析海量数据，识别传统安全协议难以察觉的攻击模式。
- 技术创新：AI在恶意代码检测、漏洞挖掘等领域的应用，使防御精度和效率指数级提升。证据显示，AI网络安全市场规模预计以19.43%的复合增长率增长至千亿美元级别。
- 新型威胁引入：
- 攻击智能化：网络攻击者利用AI发起更复杂、隐蔽的攻击，如自适应恶意软件和社交工程攻击。提到，AI将升级攻防对抗的强度和维度，攻击频度可能大幅增加。
- 放大既有风险：AI技术的滥用可能加剧隐私泄露、数据篡改等问题。例如，生成式AI的演进带来伪造内容、自动化攻击工具等新挑战。
三、人工智能与数字经济的共生关系
- 驱动力作用：AI是数字经济智能化发展的核心引擎。证据指出，AI对全球GDP的贡献预计达15万亿美元，其在智慧城市、工业4.0等场景的应用推动产业升级。例如，国家电网通过AI技术实现能源系统安全与效率的双重提升。
- 安全与发展的平衡：
- 安全赋能发展：AI驱动的网络安全技术为数字经济提供韧性保障。例如，区块链与AI结合可增强数据溯源和防篡改能力，而预测性威胁情报能降低关键基础设施的运营风险。
- 发展倒逼安全创新：数字经济的扩展要求AI安全技术同步迭代。提到，我国数据安全产业规模目标为1500亿元，需通过专利布局、标准制定等措施实现安全与发展的动态平衡。
四、三者的协同与矛盾
- 协同效应：三者形成“技术驱动安全—安全护航经济—经济反哺技术”的闭环。例如，北京市将数字安全产业列为高精尖产业，2023年相关企业收入达996亿元，既提升安全能力又拉动经济增长。
- 矛盾与挑战：
- 技术双刃剑：AI既防御威胁又被用于制造攻击，需通过伦理规范与技术监管规避滥用。
- 人才与能力缺口：全球网络安全人才短缺312万，且AI技术的快速迭代加剧技能供需失衡。