刘志垚
【中国科学技术大学 | IEEE 主办】AISS 2026 | 可信与安全 AI 基础 Track 征稿通知
2026-10-25 15:20
阅读:403

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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!

会议官方网站

http://aiss.ieee-aiconf.cn

会议投稿网站

http://aiss.hotcrp.ieee-aiconf.cn

Track 简介

今天介绍的track是:Foundations of Trustworthy and Safe AI(可信与安全 AI 基础),解决 "AI 靠不靠谱、安不安全、可不可控",主要包含四块:

  1. 分布偏移下的鲁棒性、泛化性与可靠性:研究当真实数据与训练数据分布不一致时,模型如何保持稳定、不出错,提升其在复杂真实环境中的抗干扰和泛化能力。

  2. 不确定性量化、校准与分布外检测:让模型 "知道自己什么时候不知道"—— 量化预测的不确定程度、校准置信度,并识别出训练中没见过的异常 / 分布外样本,避免盲目自信。

  3. 可解释性、可说明性与模型机制理解:打开模型 "黑箱",解释每个决策依据,并用机制可解释性研究模型内部的工作原理,增强可信度与可审计性。

  4. 对齐、价值规范与可控 AI 系统设计:让模型目标与人类价值观对齐(Alignment),明确价值边界,设计可约束、可干预、可关停的可控系统,防范失控与滥用。

一句话总结:研究 "让 AI 更稳、更诚实、更透明、更听话",是大模型时代的安全底座,偏可信 AI、可解释性、不确定性与 AI 对齐方向。

论文提交

  • 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。

  • 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。

  • 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)。

  • 录用论文可以口头报告、海报展示或线上形式进行展示。

  • 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。

出版信息

  • 录用论文由IEEE Xplore出版,将被 EI/Scopus 检索。

转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自刘志垚科学网博客。

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