现在时间:

加入收藏|设为首页



新闻动态

中国图象图形学学会第二十期珠峰论坛—“人工智能和大模型安全“专题研讨会在济南顺利举办

发布日期:2024-05-08 17:12:07信息来源:山东省计算中心浏览次数:

4月27日下午,由中国图象图形学学会主办,中国图象图形学学会青年工作委员会、齐鲁工业大学(山东省科学院)计算学部、山东省计算中心(国家超级计算济南中心)承办的第20期珠峰论坛“人工智能和大模型安全”专题研讨会在国家超级计算济南中心顺利举办。

本次活动邀请了北京邮电大学周琳娜教授、西安交通大学苏洲教授、国防科技大学刘新旺教授、浙江大学纪守领教授、南京航空航天大学朱友文教授、中国科学技术大学常晓军教授作特邀报告。齐鲁工业大学(山东省科学院)计算学部、山东省计算中心(国家超级计算济南中心)主任吴晓明致开幕辞。计算学部韩晓晖研究员、高龙翔教授、鹿文鹏教授、崔慧副研究员主持本次会议。会议吸引了多所高校100余名知名专家学者和青年学者参加。

吴晓明主任致辞

会议伊始,吴晓明主任发表了欢迎词,对各位专家和与会师生的莅临表示热烈的欢迎和衷心的感谢,他表示希望通过各位专家的精彩报告和深入讨论,为人工智能和大模型安全的研究与应用提供重要的指导和启发。

周琳娜教授作报告

周琳娜教授作题为《大模型安全监管及在垂直领域的研究应用》的报告,从内容安全-DEEPFAKE伪造与取证、大模型在金融智能监管中的应用探讨以及大模型安全监管相关文件及标准三个方面针对我国现有的大模型安全监管相关政策和标准进行了解读。

苏洲教授作报告

苏洲教授在题为《面向生成式人工智能的可信安全关键技术》的报告中,同与会人员深入探讨了生成式人工智能(AIGC)的架构、工作模式和关键特征,为与会者揭示了这一新兴技术领域的魅力与挑战。

 

刘新旺教授作报告

刘新旺教授的报告题目为《聚类分析的理论方法及应用》,在报告中,他首先从国防的角度阐述了聚类分析的研究背景,并强调无监督学习对军事智能化的重要性,尤其是聚类分析作为无监督学习的关键任务。随后,刘新旺教授分享了其团队在应对聚类分析中数据特征多样性、非全性以及可学习性等方面的挑战时所取得的一系列创新成果。

纪守领教授作报告

纪守领教授在题为《Large Model Security and lts Security lmpact》的报告中,详细介绍了大语言模型(LLM)的安全风险和隐私问题,并通过案例研究同大家探讨了大模型中存在的安全隐私风险。此外,纪守领教授还系统阐述了大模型的幻觉问题和可解释性,以及防范API误用的重要性。

 

朱友文教授作报告

朱友文教授的报告题目是《隐私数据安全采集与共享》,在报告中他从隐私数据安全采集和跨系统可控共享两个方面介绍了在隐私数据领域的最新研究成果。朱友文教授表示,随着隐私法规的不断完善和数据安全意识的增强,隐私数据采集和共享机制将持续成为研究的热点领域。

常晓军教授作报告

常晓军教授的报告题目是《高效神经网络架构搜索》,在报告中,他首先回溯了神经网络架构搜索(NAS)的早期发展历程,随后深入剖析了NAS在当前面临的主要挑战,并最终提出了基于混合架构设计的高效NAS技术作为应对这些挑战的解决方案。

 

韩晓晖研究员作总结

在六位老师的学术报告结束后,韩晓晖研究员对本次活动进行了总结。他首先对各位专家的精彩报告表示了由衷地感谢。他提到,专家们详尽展示了自身在人工智能及大模型安全领域的最新研究成果和前沿观点,为与会者提供了宝贵的学术资料,有助于拓宽参会师生的学术视野,并为未来的研究与发展提供了有力支持。通过专家的分享与交流,师生们对人工智能及大模型的前沿动态有了深入的了解,同时也增强了在网络安全、信息安全和人工智能安全领域的认识。



中心概况 中心简介 领导关怀 更多 责任分工

新闻动态 中心要闻 党建文化 媒体聚焦 通知公告

科研创新 科研概况 研究方向 学术报告

公益服务 数据灾备平台 信息化服务

人才队伍 博士生导师 研究生导师

联系我们 联系我们



Copyright 2010 scsc.cn,All rights reserved  山东省计算中心  版权所有  鲁ICP备05015575号
技术支持:山东亿云信息技术有限公司