广州大学人工智能研究院于2023年11月2日下午在海丝知识中心三楼报告大厅举办了人工智能与安全应用论坛。本次论坛特邀报告嘉宾包括英国巴斯大学计算机系张捷副教授、清华大学软件学院何源副教授、香港科技大学计算机科学与工程系陈凯教授、新加坡工程院Susanto Rahardja院士、电子科技大学计算机学院陈厅教授、南方科技大学张锋巍副教授。本次论坛由人工智能研究院李进教授主持。

张捷，英国巴斯大学计算机系副教授，现单独承担英国工程与自然研究理事EPSRC 和The Leverhulme Trust科研项目，并指导两位博士后和多位博士。曾任南安普顿大学助理教授，牛津大学研究员，丹麦奥胡斯大学博士后，并曾就读于香港城市大学和哈佛大学。主要研究领域为算法博弈论，网络经济，区块链协议，和多智能体系统等。

在会议中，张捷副教授向与会者详细介绍了算法博弈论的概况与最新进展，并指出，算法博弈论是计算机科学和经济学交叉的一个领域，探讨了理性主体与控制其行为的算法之间的策略交互。在算法博弈中，各个参与者根据自身的利益和目标选择策略，而算法则用于对参与者的策略进行优化和决策。通过实例和案例研究，张捷副教授展示了他们团队在算法博弈论方面的研究成果，并讨论了这些成果对实际应用的潜在影响。此外，张捷副教授还强调了算法博弈论的重要性，特别是在设计和优化复杂系统、提高资源利用效率等方面的应用潜力。

何源，清华大学软件学院长聘副教授、博导，CCF杰出会员，中国计算机学会物联网专委会常委，ACMSIGBED China常委。担任多个国内外期刊编委、多个国际会议程序委员会主席/副主席/委员，曾获得中国计算机学会自然科学二等奖和SenSys 2022等多个学术会议的最佳论文奖。主要研究领域涉及物联网、无线网络、移动和普适计算等。

在会议中，何源副教授指出，尽管物联网技术已经发展了二十多年，但离实现万物互联的愿景仍存在明显的差距，有限的感知能力、过高的开销制约着物联网技术的发展。为应对上述挑战，何源副教授团队从计算的角度思考物联网发展的动态和趋势，探索以射频资源为中心的面向物联网的新型计算理论和关键技术。他们的研究聚焦于射频信号的处理和利用，以提高物联网系统的效率和性能，通过设计新的射频计算算法和协议，探索射频信号在计算和通信中的潜力。最后，何源副教授还与参会者探讨了射频计算领域的未来研究空间和方向。

陈凯, 香港科技大学计算机科学与工程系教授，智能网络与系统实验室(iSING Lab)主任，香港RGC主题研究计划首席科学家，担任SIGCOMM等国际会议和期刊的程序委员和编委、亚太网络研讨会APNet发起人和指导委员会主席。曾多次在SIGCOMM等国际顶尖学术会议和期刊上发表文章。主要研究方向包括数据中心网络、高性能网络、AI 算力网络、机器学习系统、隐私计算等。

在会议中，陈凯教授强调了网络通信在分布式深度神经网络（DNN）训练中的重要性。他表示，随着机器学习和人工智能的快速发展，分布式机器学习已经成为大规模数据处理和模型训练的重要手段。在这个过程中，网络通信的质量和效率直接影响到训练的收敛速度和模型的最终表现。随后，陈凯教授介绍了他们团队在特定领域网络优化方面所做的一些努力，并分享了他们在探索过程中所做的观察。最后，陈凯教授表示，现有的工作成果可以启发我们对如何为机器学习和AI工作负载构建下一代网络的更多批判性思考，未来的网络设计需要更加注重性能、灵活性和可扩展性，以支持不断增长的人工智能需求。

Susanto Rahardja，新加坡工程院院士，新加坡信息通信研究所主任。曾担任美国斯坦福大学高管项目（2012，San Jose, USA）。在国际著名期刊和会议上发表了350多篇论文，为ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG11等贡献了50多项技术，在全球范围内获得了50多项专利。主要研究领域包括多媒体编码和处理、无线通信、离散变换、机器学习、信号处理算法、实现和优化。

在会议中，Susanto Rahardja院士为我们分享了“Where Passion Meets Purpose in Research”这一主题。报告首先区分了激情和目标这两个概念，然后分析了它们在研究中的重要性和作用。激情可以激发研究者的创新精神，促使他们深入探索研究领域，并推动他们克服困难和挑战。而目标在研究中起着关键作用，为研究者提供了方向和目的，使研究活动具有针对性和可衡量性。随后，Susanto Rahardja院士与参会者重点探讨了如何定位科研过程中的激情与目标，并分析了激情与目标在研究中的联系。最后，Susanto Rahardja院士表示通过将激情与目标相结合，可以提高我们的研究效率和质量，为推动学科发展做出更大的贡献。

陈厅，电子科技大学计算机学院教授，教育部青年长江学者、四川省杰青、四川省学术和技术带头人后备人选。曾获得 2022 阿里巴巴达摩院青橙奖、2022 CCF青年科学家奖、2012 国家科技进步二等奖等，近五年在CCF A国际会议/期刊上发表论文30余篇，获得INFOCOM 2018最佳论文奖在内的15个学术/竞赛奖项。主要研究方向包括区块链安全、安卓软件与桌面系统软件的安全等。

在会议中，陈厅教授指出，近年来，许多研究者针对区块链安全缺陷的研究已经取得了很多优秀成果，但在面对复杂逻辑缺陷问题时，目前还缺乏有效的应对手段。为了解决这一问题，陈厅教授团队从区块链分布式应用中不同模块之间的一致性比对入手，即通过模块之间的逻辑约束和关系，来识别潜在的复杂逻辑缺陷，实现对欺诈应用以及分布式金融复杂逻辑缺陷的自动化检测。通过本次会议，陈厅教授向与会者展示了他们团队在区块链复杂逻辑缺陷检测方面的研究成果，并希望激发更多的研究兴趣和合作，共同推动区块链安全领域的发展。

张锋巍，南方科技大学计算机科学与工程系COMPASS实验室负责人、副教授、博导、ACM/IEEE/CCF高级会员。曾任美国韦恩州立大学计算机系助理教授，并获批了3项美国自然基金项目。2019年加入南科大后在“四大”安全顶会上，担任过程序委员会委员，并以通讯作者指导学生发表了论文，主持了3项国自然项目和多项企业横向项目。主要研究领域是系统安全，包括硬件辅助安全、可信执行环境、机密计算等。

在会议中，张锋巍副教授介绍了其团队近期在Arm机密计算方面的研究工作，并分享了相关的成果和进展。首先，张锋巍副教授讲解了机密计算的背景和重要性，并表示在现代信息时代，数据的安全性和隐私保护变得尤为关键。随后，张锋巍副教授还讨论了Arm机密计算的应用领域和挑战，为应对Arm机密计算应用过程中的挑战，张锋巍副教授团队为Arm CCA提供了共享内存GPU的机密计算支持，以兼容Arm CCA的系统设计，减少Realm管理GPU任务所需的额外TCB。最后，张锋巍副教授与参会者探讨了Arm机密计算未来的研究方向，以进一步推动Arm机密计算的发展。