liên kết. https. //infocom2023. ieee-infocom. org/2023-international-workshop-ai-drive-trustworthy-secure-and-privacy-preserving-computing-aidtsp
Khi nàoNgày 20 tháng 5 năm 2023 - Ngày 20 tháng 5 năm 2023Ở đâuKhu vực New York, Hoa KỳHạn chót nộp bàiNgày 20 tháng 12 năm 2022Hạn nộp thông báoNgày 6 tháng 2 năm 2023Hạn nộp bản chính thứcNgày 6 tháng 3 năm 2023
Gọi cho giấy tờ
GỌI GIẤY TỜ
Hội thảo quốc tế năm 2023 về Điện toán đáng tin cậy, an toàn và bảo vệ quyền riêng tư dựa trên AI [AidTSP 2023]
Được tổ chức cùng với
IEEE INFOCOM 2023 - Hội nghị quốc tế về truyền thông máy tính, ngày 17-20 tháng 5 năm 2023, Khu vực New York, Hoa Kỳ
https. //infocom2023. ieee-infocom. org/2023-international-workshop-ai-drive-trustworthy-secure-and-privacy-preserving-computing-aidtsp
================
TỔNG QUAN
--------------
Trí tuệ nhân tạo [AI], cùng với các kỹ thuật học tập của nó, bao gồm học máy [ML] và học sâu [DL], đại diện cho một bước tiến quan trọng trong khoa học máy tính và xử lý dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng nhiều ngành công nghiệp và ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của con người. Các giải pháp do AI điều khiển đã tìm thấy các ứng dụng trong điện toán, giao tiếp và ra quyết định thế hệ tiếp theo trên các mô hình mạng, cụ thể là Internet vạn vật [IoT], Hệ thống vật lý mạng [CPS], Điện toán sương mù/biên, Điện toán đám mây . Các giải pháp như vậy được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng có tính đặt cược cao như tự động hóa công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, ô tô, năng lượng, kinh doanh, chính phủ, giáo dục và tư pháp, đưa chúng ta tới một xã hội thuật toán hơn
Mặc dù có rất nhiều lợi ích lớn nhất, tính toán không an toàn hoặc không đáng tin cậy, việc xử lý dữ liệu, liên lạc vi phạm quyền riêng tư và các quyết định không chính xác, bị lỗi, phi đạo đức, không công bằng hoặc thiên vị trong các nền tảng này đôi khi trực tiếp hoặc gián tiếp gây hại cho hiệu suất của ứng dụng, . Hơn nữa, quyền riêng tư của một cá nhân bị đe dọa đáng kể bởi các cuộc tấn công mạng dựa trên AI. Sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng do AI hỗ trợ có thể gây ra sự bùng nổ về xâm nhập mạng, đánh cắp dữ liệu cá nhân, dữ liệu lưu lượng truy cập độc hại và lây lan dịch bệnh phần mềm độc hại thông minh trong các mô hình IoT/CPS/Cloud/Edge/Fog. Hơn nữa, các công nghệ dựa trên AI yêu cầu quá trình đào tạo và thử nghiệm, gây ra các vấn đề bổ sung trong việc bảo mật và bảo vệ dữ liệu và thuật toán đào tạo. Nhiều mô hình ML/DL dễ bị tổn thương trước các mẫu đầu vào đối nghịch được thiết kế tốt. Dữ liệu chia sẻ phân tán, dữ liệu thuê ngoài và các thuật toán liên quan để đào tạo yêu cầu tính toàn vẹn và đáng tin cậy trong giai đoạn đào tạo
ge. Hơn nữa, các mô hình học tập và quyền riêng tư dữ liệu của người dùng cuối phải được bảo vệ. Do đó, điện toán đáng tin cậy, bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư [TSP] trong IoT/CPS/Đám mây với các phương pháp tiếp cận dựa trên AI đang trở thành một vấn đề.
Cuối cùng, hội thảo này nhằm mục đích cung cấp một diễn đàn cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư và chuyên gia trong giới học thuật, chính phủ và các ngành để trao đổi ý tưởng, trình bày kết quả ban đầu và đưa ra tầm nhìn trong tương lai liên quan đến Đáng tin cậy, Bảo mật và Bảo vệ quyền riêng tư do AI điều khiển . Các chủ đề quan tâm cụ thể bao gồm nhưng không giới hạn ở những điều sau đây
- Điện toán TSP do AI điều khiển
- Điện toán TSP do AI điều khiển trong các mô hình IoT/CPS/Edge/Fog/Cloud
- Do AI điều khiển
- AI-driven TSP computing with blockchain
- AI-driven TSP computing against AI-driven malware and fault injections
- AI-driven TSP computing against AI-driven supply chain & hardware attacks
- AI-driven TSP computing in big data capture, classification, and analytics
- AI-driven TSP computing in OS, virtualization, database, and software systems
- AI-driven detection, prevention, and recovery against potential threats
- AI-driven applied cryptography and security protocols
- AI-driven defense against AI-driven threats/attacks
- AI-driven data trust, system trust, service trust, and application trust
- TSP with learning methods [ML/DL/DRL/FL]
- TSP, anonymity, and resilience analysis on AI
- TSP with AI-driven data mining and knowledge discovery
- TSP concerns with AI-driven technologies, such as GAN
- Trustworthy learning methods [ML/DL/DRL/FL] for IoT/Edge/Fog/Cloud computing
- Trustworthy AutoML, hardware components or devices, and embedded things
- Trustworthiness verification for AI-driven authentication, access control, & monitoring
- Theoretical studies on big data system trustworthiness, privacy, and security
- Fairness, explainability, accountability, reliability, and safety with AI
- AI-driven TSP measures, metrics, verification, and validation
NGÀY QUAN TRỌNG.
----------------------------------
Hạn nộp. Ngày 20 tháng 12 năm 2022
Thông báo chấp nhận. Ngày 6 tháng 2 năm 2023
Máy ảnh sẵn sàng. Ngày 6 tháng 3 năm 2023
Hội thảo. Ngày 20 tháng 5 năm 2023
ĐĂNG KÝ.
------------------
Liên kết gửi. https. // edas. thông tin/N30343
Hội thảo chỉ chấp nhận các bài báo mới, chưa được xuất bản trước đây và không được xem xét bởi bất kỳ tạp chí hoặc hội nghị nào. Các bài báo nghiên cứu được chấp nhận và trình bày cũng như phần tóm tắt mở rộng sẽ được xuất bản trong Kỷ yếu Hội nghị IEEE INFOCOM 2023 và được gửi tới IEEE Xplore®