欢迎投稿！NDSS旗下最新研讨会AISCC 2024

NDSS旗下的最新研讨会“2024 AI SYSTEM WITH CONFIDENTIAL COMPUTING”将于2024年2月在加州圣迭戈举行。本次研讨会的主要针对人工智能（AI）的security、privacy和safety问题进行探讨。

随着AI技术的快速发展，如何处理其带来的风险和挑战，比如训练数据泄露、机器学习模型中的对抗样本问题，以及AI系统的后门攻击风险，已成为关注的焦点。

另一方面，保密计算技术近年来也取得了显著的发展。这项技术通过建立加密的隔离执行环境，保护数据在使用过程中的安全。这对于涉及敏感或私密信息的AI应用（如模型、训练数据或推理任务）尤其有益。

随着英伟达公司今年发布H100处理器，支持实际GPU需求的受信执行环境（TEE）上部署机器学习系统已变得更加实用。探索如何利用TEE来解决AI的安全性、隐私性和安全问题已成为热门话题。这不仅是一个急需深入讨论的问题，也是一个充满希望的新研究方向。然而，保密计算和AI安全领域的从业者和研究人员之间的交流有限，这两个领域目前在一定程度上是相互独立的。通过这次研讨会，我们的目标是弥合这一差距，将这两个领域的从业者和研究人员聚集在一起。我们发出这次研讨会的征文号召，希望推动TEE在解决AI安全挑战方面的应用，并探索这两个领域融合中出现的新问题。

本次研讨会征文的主要主题包括但不限于：

AI语境中保密计算的基础（Basics of Confidential Computing in AI Context）。针对AI应用的保密计算原理概述，强调其在保护AI模型和数据方面的重要性。
利用保密计算保护AI模型（Protecting AI Models with Confidential Computing）。展示保密计算如何在从训练阶段到部署阶段保护AI模型免受威胁。
AI中保密计算的挑战与局限性（Challenges and Limitations of Confidential Computing for AI）。讨论在AI系统中整合保密计算的特定挑战，如计算开销和潜在的可扩展性问题。
AI安全的整体方法（Holistic Approaches to AI Security）。
超越保密计算，探索包括硬件、软件和以人为中心的措施在内的AI保护的综合策略。
保密计算与其他AI防御策略的结合（Combination of Confidential Computing and Other AI Defense Strategies）。
研究保密计算如何与其他防御技术（如差分隐私）协同作用，实现强大的AI保护。
将保密计算整合到AI生命周期中（Integration of Confidential Computing into the AI Lifecycle）。讨论保密计算在整个AI模型生命周期中的作用，确保从开发和训练到部署和更新的安全性。
通过保密计算确保数据隐私（Data Privacy Assurance via Confidential Computing）。评估保密计算在维护数据隐私方面的有效性，尤其是在处理高度敏感数据的行业。
使用保密计算执行数据政策（Enforcing Data Policies with Confidential Computing）。展示保密计算维护严格数据政策的能力，确保AI按照组织和法律标准处理数据。
AI供应链中的保密计算（Confidential Computing in the AI Supply Chain）。强调保密计算原则在更广泛的AI供应链中的整合，从数据获取到模型部署。
AI驱动的保密计算（AI-Driven Confidential Computing）。强调确保AI模型可信计算的策略和可以促进此目的的中间件工具。
以AI为中心的可信度量标准（AI-centric Trustworthiness Metrics）。提出并完善评估在TEE中运行的AI系统可信度和可靠性的度量标准。
AI系统中的侧信道攻击（Side Channel Attacks in AI Systems）。
深入研究侧信道攻击的漏洞、影响和对策，特别是在TEE中执行AI系统时。
AI保密计算中的伦理和可用性（Ethic and Usability in the AI Confidential Computing）。