会议简介 Brief Introduction01

重要信息 Highlights02

征稿主题 Call for Paper03

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

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  Prof. Rajkumar Buyya · 澳大利亚墨尔本大学

  Rajkumar Buyya 博士是澳大利亚墨尔本大学雷德蒙·巴里杰出教授，兼云计算和分布式系统 (CLOUDS) 实验室主任。他同时也是墨尔本大学衍生公司 Manjrasoft 的创始首席执行官，致力于将其在云计算领域的创新成果商业化。他撰写了 850 多篇出版物和 7 本教科书，其中包括由麦格劳希尔出版公司、机械工业出版社和摩根·考夫曼出版社分别面向印度、中国和国际市场出版的《精通云计算》。Buyya 博士是全球计算机科学和软件工程领域被引次数最高的作者之一（h 指数 = 170，g 指数 = 374，引用次数超过 155,100 次）。根据斯坦福大学和爱思唯尔自 2019 年起（连续六年）开展的文献计量研究，Buyya 博士被评为全球分布式计算领域被引次数最高的作者。他培养了60名博士生，目前他们在微软、谷歌、IBM等世界顶尖研究型大学和高科技公司工作。他被评为IEEE会士，自2016年以来七次荣获“Web of Science高被引学者”，两次荣获研究领域的“世界最佳”（2019年计算机系统领域，2021/2022/2023年软件系统领域），并两次（2019年和2021年）被《澳大利亚研究评论》评为“工程与计算机科学”学科的“终身成就者”和“研究超级明星”。 Buyya博士领导开发的网格、云、雾和量子计算软件技术迅速获得认可，并在全球50多个国家的多家学术机构和商业企业中得到应用。他领导开发的Manjrasoft的Aneka Cloud技术荣获“Frost新产品创新奖”。他曾担任IEEE云计算学报的创刊主编。目前，他担任《软件：实践与经验》的主编，该期刊是一本创刊于54年前的资深期刊。他曾在亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美的国际会议和机构发表过750多场受邀演讲（主题演讲、教程和研讨会），阐述他对IT未来、先进计算技术和精神科学的愿景。他最近被授予欧洲科学院院士称号。更多关于Buyya博士的信息，请访问他的个人主页：www.buyya.com 演讲主题：云计算和量子计算的前沿 摘要：21世纪的数字基础设施和应用由云计算和物联网（IoT）范式驱动。云计算范式正在将计算转变为第五大公用事业，其中“计算公用事业”被商品化并交付给消费者，就像水、电、气和电话等传统公用事业一样。它提供基础设施、平台和软件即服务，这些服务以订阅式服务的形式通过互联网以按需付费的方式提供给消费者。随着人工智能模型（例如 ChatGPT）和比特币等加密货币挖矿等新型应用的不断发展，云计算的使用呈指数级增长。为了使云普及，云应用平台需要提供 (1) 用于快速创建可扩展且弹性应用程序的 API 和工具，以及 (2) 用于在地理分布的数据中心基础设施（配备量子计算节点）上无缝部署应用程序的运行时系统。 本次主题演讲将涵盖 (a) 21 世纪计算愿景，并识别各种新兴的 IT 范式，这些范式有助于轻松实现计算公用事业的愿景； (b) 用于创建集成边缘资源和托管云的弹性云的创新架构，(c) Aneka 6G，第六代云应用平台，用于快速开发大数据/人工智能应用程序并根据用户需求在私有/公共云上部署它们，(d) 在弹性云上部署工程、医疗保健（例如 COVID-19）、深度学习/人工智能 (AI)、卫星图像处理和自然语言处理（挖掘 COVID-19 文献以获得新见解）领域的大数据/物联网应用程序的实验结果，(e) QFaaS：用于量子计算的无服务器函数即服务框架，以及 (f) 云和量子计算新兴研究的新方向。

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  Prof. Robert Minasian · IEEE终身院士、OSA院士、澳大利亚悉尼大学新南威尔士皇家学会院士

  米纳西安教授是澳大利亚悉尼大学电气与信息工程学院的讲座教授，同时也是光纤与光子学实验室的创始主任。他的研究为微波光子信号处理做出了重要贡献。他撰写的论文被公认为该领域全球被引用次数排名前1%的作者之一。米纳西安教授已发表420多篇研究论文，其中包括IEEE会刊和期刊的特邀论文。他在国际会议上发表过100多场全体会议、主题演讲和特邀报告。他曾担任众多国际会议的技术和指导委员会成员。米纳西安教授曾荣获澳大利亚电信和电子研究委员会颁发的ATERB杰出电信研究员奖章。他是IEEE终身院士、欧洲科学院院士、美国光学学会（现Optica）院士以及新南威尔士皇家学会院士。 演讲题目：集成光子信号处理与传感 摘要：集成光子信号处理为信号处理和传感系统提供了强大的新范式。这源于其固有的带宽和抗电磁干扰优势。当前的趋势是将光子集成到硅平台上，以利用高度发达的CMOS制造技术，提升未来信号处理和深度学习系统的性能，并有可能实现高带宽、快速和复杂的功能。演讲介绍了硅光子集成信号处理和传感领域的最新进展。这些进展包括用于激光雷达片上系统和用于光束控制的神经网络辅助控制技术、用于深度学习的人工神经网络的光子方法、可编程集成光子处理器以及使用光学微谐振器的高分辨率集成传感器，这些传感器能够显著增强光与物质的相互作用以实现高灵敏度，并利用深度学习技术增强光子传感器的抗干扰性能。这些光子处理器为实现高性能信号处理和传感开辟了新的途径。

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  Prof. Chang Ee-Chien · 新加坡国立大学

  Ee-Chien Chang是新加坡国立大学（NUS）计算机学院的副教授。他拥有纽约大学计算机科学博士学位，并曾在罗格斯大学DIMACS和NEC美国实验室担任博士后研究员。他的研究重点是网络安全，尤其关注跨域问题。他早期的研究领域包括多媒体安全，例如图像取证、图像水印和生物特征密码学，这些领域属于多媒体和应用密码学的交叉领域。近期，他致力于研究机器学习在安全领域的应用，以及机器学习在恶意攻击下的安全性。他曾在CCS、USENIX Security、AAAI等知名会议和期刊上发表过文章，并拥有多项专利，其中一些已被第三方收购。他还为多家机构提供技术咨询服务。他是新加坡国立大学国家网络安全研发实验室（NCL）的首席研究员。 演讲题目：机器学习取证 摘要：机器学习模型，尤其是深度神经网络，在许多任务中都取得了优异的表现。易于使用的训练工具和广泛可用的数据集的开发进一步加速了它们的应用。虽然机器学习模型的广泛应用令人鼓舞，但看到其参与非法活动也不足为奇，例如，为违禁物品开发的分类模型或侵犯个人隐私的生成模型。我们认为，有必要调查在可疑机器学习模型中发现的信息，类似于多媒体和数字取证。例如，取证调查人员可能希望确定在查获设备中发现的某些机器学习模型的用途，这些模型以移除服务的形式运行，或者仅仅是 Google Drive 或 Hugging Face 等平台上记录不全的二进制文件。模型访问受限，加上深度神经网络缺乏可解释性，给调查人员带来了重大挑战。一些已知的技术，例如成员推理和模型反演，可以协助调查，但具体场景设置略有不同。在本次演讲中，我们将研究模型取证方面的工作，并介绍我们最近在这个方向开展的工作。

会议历史 Conference History 05

• ICCNS 2024

  979-8-4007-0796-4

• ICCNS 2023

  979-8-4007-0796-4

• ICCNS 2022

  978-1-4503-9752-0

• ICCNS 2021

  978-1-4503-8642-5

• ICCNS 2020

  978-1-4503-8903-7

• ICCNS 2019

  978-1-4503-7662-4

• ICCNS 2018

  978-1-4503-6567-3

• ICCNS 2017

  978-1-4503-5349-6

• ICCNS 2016

  978-1-4503-4783-9

• ICCNS 2015

• ICCNS 2014

• ICCNS 2013

• ICCNS 2012

• ICCNS 2011

会议投稿 Conference submission 06

会议日程 Conference schedule 07

• 19日2025年12月
  10:00-16:30

  报到、领取会议资料。
• 20日2025年12月
  09:00-18:00

  09:00 - 09:05 会议开始及欢迎致辞 09:05 - 09:50 主旨报告Ⅰ 09:50 - 10:35 主旨报告Ⅱ 10:35 - 11:00 茶歇 11:00 - 11:45 主旨报告Ⅲ 11:45 - 14:00 午餐 14:00 - 15:15 ICCNS平行分会 15:15 - 15:30 茶歇/咖啡 15:30 - 16:45 ICCNS平行分会 16:45 - 18:00 ICCNS平行分会
• 21日2025年12月
  09:00-18:00

  09:00 - 10:30 ICCNS 平行分会 10:30 - 10:45 茶歇 10:45 - 12:00 ICCNS 平行分会 12:00 - 13:30 午餐 13:30 - 15:30 ICCNS 平行分会 15:30 - 15:45 茶歇 15:45 - 18:00 ICCNS 平行分会

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