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yaoyaozero4

新虫 (初入文坛)

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[交流] 【中国科学技术大学 | IEEE】AISS 2026 | 隐私保护与机密 AI Track 火热征稿中已有1人参与

会议信息：
简称：AISS 2026
地点：安徽·合肥
主办单位：中国科学技术大学 × IEEE ComSoc × IEEE TCCN
大会官网：https://aiss.ieee-aiconf.cn/
投稿链接：https://aiss.hotcrp.ieee-aiconf.cn/
出版检索：录用论文由IEEE Xplore出版，提交至EI Compendex/Scopus检索

会议简介:
2026人工智能安全国际会议（AISS 2026）将于 2026 年 12 月 13 日至 15 日在中国合肥召开。AISS 以 “构建可信、安全、可靠的智能” 为主题，汇聚人工智能安全、网络安全、隐私计算、AI 治理与可信系统领域的学术、产业与政策研究力量，旨在为全球可信 AI 理论基础、大模型与智能体安全、AI 全生命周期防护、隐私保护计算、具身 AI 安全保障、安全评测与红队验证、AI 治理标准与合规等相关领域的专家学者、工程技术人员和产业界代表提供一个共享科研成果、交流最新进展、探讨前沿趋势、促进技术合作与产业转化的高水平平台。欢迎国内外研究者踊跃投稿！

征稿主题:
Track 1: 可信与安全 AI 基础
Track 2: 基础模型与智能体 AI 的安全
Track 3: AI 系统与 AI 基础设施防护
Track 4: 隐私保护与机密 AI
Track 5: 具身与信息物理 AI 的安全与防护
Track 6: AI 安全评测、基准测试与安全保障
Track 7: 治理、标准与合规
Track 8: AI 赋能安全与防御

Track 简介
今天介绍的track是：Privacy-Preserving and Confidential AI（隐私保护与机密 AI），这个方向专门保护数据和模型里的隐私，让 AI 既能用数据又不泄露敏感信息，主要包含四块：
1. 差分隐私、联邦学习安全与隐私保护训练：通过差分隐私（给数据加可控噪声）、安全联邦学习等手段，让模型在训练中无法反推出个体的敏感信息。
2. 机密计算、可信执行环境与 AI 安全飞地：利用 TEE / 安全飞地（如 SGX、TDX）在内存中加密计算，让数据 "使用中" 也处于加密保护状态，即使云平台管理员也无法窥探。
3. 机器遗忘、数据权益与训练数据归因：支撑 "被遗忘权"（让模型忘掉特定数据）、数据确权和训练数据来源追溯，应对数据合规要求。
4. 多模态与具身系统采集真实世界数据的隐私风险：针对摄像头、机器人等在现实中持续采集人脸、环境、语音带来的隐私问题，研究合规采集与保护。
研究 "AI 用数据时怎么不泄密、计算时怎么被保护、数据主体怎么掌控自己的信息"，是大模型和数据合规的核心，偏隐私计算、机密计算、差分隐私与隐私合规方向。

论文提交：
1）投稿论文须为原创、使用英文撰写，且未在其他出版渠道接受发表评审。所有投稿均实行双盲同行评审。
2）长论文最多 8 页，可额外增加最多 4 页；短论文最多 4 页，可额外增加最多 4 页；海报论文最多 2 页，可额外增加最多 2 页。超出基本页数的部分须支付额外页费。
3）稿件格式须遵 IEEE Computer Society 会议论文模板（双栏、单倍行距、10号字体）。
4）录用论文可以口头报告、海报展示或线上形式进行展示。
5）上传可供出版的论文终稿前，须先缴纳注册费。最终提交前，终稿 PDF 须通过 IEEE PDF eXpress 的格式合规检查。

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