随着大型 AI 系统和模型（LAMs）在各种应用中的重要性日益增加，它们对关键基础设施的隐私和网络安全的潜在影响成为一个紧迫的问题。LAMPS 研讨会致力于应对这些独特挑战，特别是在关键基础设施保护方面促进关于提升 LAMs 隐私和网络安全的最新进展和伦理考量的对话。
LAMPS 将汇聚全球专家，深入探讨 LAMs 在关键基础设施领域所带来的隐私和网络安全挑战。此次研讨会将作为一个平台，揭示新技术，分享最佳实践，并规划未来的研究方向，特别强调在推进 AI 技术与保障关键数字和物理系统之间的微妙平衡。
LAMPS 研讨会旨在涵盖跨学科主题。预期参与者将重点关注以下跨学科主题的最新进展或突破，包括研究和工业成果、研究愿景/立场声明、经验研究以及经验报告，特别关注 LAMs 在关键基础设施中的隐私和网络安全交集。主要领域包括但不限于：
关键基础设施中的大型 AI 模型安全性
1. AI 增强的威胁情报与检测
2. 自动化安全编排与事件响应
3. 大型 AI 模型在漏洞评估与渗透测试中的应用
4. AI 驱动的网络安全管理
5. AI 支持的安全意识和教育
6. 用于全球网络威胁情报共享的协作 AI
7. 网络安全中的监管合规与 AI
大型 AI 模型的隐私和安全漏洞
1. 高级威胁态势
2. 全面安全和隐私框架
3. 隐私保护创新
4. AI 中的安全计算
数据匿名化与合成数据
1. 数据保护的进展
2. 跨境数据流动与合作
3. 知识产权保护
4. 打击深度伪造技术
以人为中心的大型 AI 模型
1. 用户漏洞和防御机制
2. AI 中的公平与包容性
3. 参与式大型 AI 治理
4. 提升可解释性与信任
5. 设计安全与可用性
6. AI 中的伦理与决策
7. 负责任 AI 治理框架
重要日期：
论文提交截止日期：2024年7月11日（AoE，UTC-12）
论文结果通知日期：2024年8月11日
论文终稿提交截止日期：2024年9月11日（AoE，UTC-12）
研讨会举办日期：2024年10月14日
征稿指南：
提交的论文必须为英文、原创且未发表，并且不得正在接受其他任何出版物的审稿。短篇论文的最大篇幅为 ACM 双栏格式4 页。常规论文的最大篇幅为 ACM 双栏格式 10 页（不包括附录），总篇幅不超过 12 页。系统化知识（SoK）类提交的最大篇幅为 ACM 双栏格式 15 页（不包括附录），总篇幅不超过 17 页。提交的论文无需匿名化处理。
只接受 PDF 文件格式的提交。不符合这些准则的提交可能会因此被拒绝，而不考虑其学术价值。被接受的论文的作者必须保证至少有一位作者将注册并在研讨会上展示论文。研讨会的论文集将被 ACM 数字图书馆（ACM Digital Library）收录。
被接受的论文将被收录在研讨会的论文集中。由于时间限制，接受的论文将根据其审阅评分和新颖性被选为口头报告或海报展示。所有被接受的论文被视为具有同等重要性。
作者需负责获取适当的出版许可。每篇被接受的论文至少要求至少一位作者参加研讨会并进行展示，才能被纳入论文集。详情可参见会议官方网站：https://lamps-ccs.com/
程序委员会主席：
Bo Li, University of Chicago, USA
Wenyuan Xu, Zhejiang University, China
Jieshan Chen, CSIRO's Data61, Australia
Yang Zhang, CISPA, Germany
Jason Xue, CSIRO's Data61, Australia
Shuo Wang, Shanghai Jiao Tong University, China
Guangdong Bai, The University of Queensland, Australia
Xingliang Yuan, The University of Melbourne, Australia
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