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

1. 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。
2. 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。
3. 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

1. 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。
2. 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

1. 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。
2. 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

1. 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。
2. 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。