Conferencia IEEE sobre Aprendizaje Automático Seguro y Confiable 2025

Conferencia que explora vulnerabilidades en el aprendizaje automático, robustez de algoritmos y construcción de una comunidad de aprendizaje automático confiable. Los temas incluyen nuevos ataques/defensas, prácticas seguras de aprendizaje automático, verificación de algoritmos/sistemas y análisis forense. Se buscan trabajos de investigación, trabajos de sistematización del conocimiento, documentos de posición y propuestas para la competencia de tracks.

Highlights

• Dedicado a la seguridad, protección y preocupaciones éticas de los sistemas de aprendizaje automático.
• Presenta investigaciones originales, síntesis de conocimiento y discusiones críticas.
• Cubre temas que incluyen nuevos ataques y defensas para el aprendizaje automático, seguridad y privacidad en sistemas basados en aprendizaje.
• Incluye análisis forense e interpretabilidad, curaduría de datos confiable y verificación de modelos de aprendizaje.
• Los conferencistas principales incluyen expertos como Michael Veale y Kamalika Chaudhuri.
• Pista de competencia para propuestas enfocadas en soluciones a problemas del mundo real con impacto social positivo.
• Programa de pista única con presentaciones orales y de carteles, incluyendo breves charlas de foco.
• Garantiza una experiencia libre de acoso para todos los asistentes, siguiendo el Código de Conducta del IEEE.
• Fomenta la colaboración interdisciplinaria e intercambio de ideas entre investigadores y practicantes.
• Busca fomentar una comunidad científica dedicada a hacer que los sistemas de aprendizaje automático sean confiables y seguros.