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| 本文作者： 陳淑瑜 | 2026-07-24 14:36 | 專題：IJCAI：國際人工智能聯合會議 |
來源：隱者聯盟
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/LqM-QYYS6n5MlUYBrEbRCQ
官網：https://ai-safety-workshop-ijcai2026.github.io/
時間： 2026年8月16日
地點： 德國不來梅
投稿截止： 2026年6月1日
聯系：deepfake.ijcai2026@gmail.com
引言
隨著AIGC技術在文本、圖像、音頻、視頻等多模態領域的快速發展，deepfake、虛假信息、語音仿冒等惡意內容日益泛濫，對社會信任和公共安全構成嚴重威脅。AIGC安全面臨兩個維度的挑戰：一是生成模型的安全防護——攻擊者可能構造惡意輸入或操縱模型行為，誘導生成有害內容；二是生成內容的識別與溯源——需要判斷內容是否為AI生成、定位篡改區域、追溯來源。前者是"第一道防線"，后者是"最后一道防線"，兩者需要協同運作才能形成覆蓋全生命周期的安全防護鏈。
然而，現有研究主要集中在單一模態或特定任務上，兩個維度之間缺乏協同，導致對AIGC安全風險的理解是碎片化的。
Workshop簡介
針對上述問題，我們在 IJCAI 2026上組織了 "DDL 2.0: AIGC Safety from Dual Perspectives of Model and Content" Workshop，同時開設三個競賽賽道。核心目標是打破模態和任務之間的壁壘，實現從生成模型到輸出內容的端到端分析，構建覆蓋AIGC全生命周期的系統性安全框架。本Workshop契合IJCAI-ECAI "AI for Good"的使命，致力于構建全面、協同、可持續的AIGC安全治理框架。
本Workshop延續并擴展了 IJCAI 2025 DDL 1.0（蒙特利爾/廣州，500+參會，18篇錄用）和 AAAI 2026 "Trust and Control in Agentic AI"（新加坡，150+參會，69篇錄用）。
征稿主題
Cross-modal AIGC detection and unified anti-forgery frameworks —跨模態檢測與統一反偽造框架
Safety alignment of generative models and input defense mechanisms — 安全對齊與輸入防御
Multicausal provenance and accountability for AIGC — 多因溯源與責任歸因
Security evaluation and red-team benchmarking — 安全評估與紅隊基準測試
AIGC forgery localization and interpretability analysis — 偽造定位與可解釋性分析
Agent security attack and defense methods — 智能體安全攻擊與防御方法
三大競賽賽道
競賽于2026年3月至5月線上進行，獲獎團隊受邀在Workshop當天現場展示。
Track 1: The OpenClaw Security Attack and Defense Challenge — AI Agent安全紅藍對抗，覆蓋提示注入、沙箱逃逸、數據竊取、插件投毒等攻擊向量。
Track 2: DDL-GAV: General AIGC Audio-Vision Detection Challenge — DDL-GAV數據集，20+生成器，4大生成模態，3種偽造模式，覆蓋寫實與動漫領域。
Track 3: DDL-X: Deepfake Detection, Localization, and Explainability Challenge —track 3：在海量樣本中鎖定偽造邊界，在復雜語義下解碼篡改真相。
往屆規模：IJCAI 2025挑戰賽（184隊，1,000+人）；2024 Inclusion挑戰賽（2,200隊，5,000+人）。
重要日期
競賽
上線：4月15日 ；數據集：5月1日 ；Top 5評估：5月15日 ；獲獎公布：5月23日 ；獲獎論文：6月1日
論文
投稿截止：6月1日 ；錄用通知：6月16日 ；Camera-ready：6月23日 ；Workshop：8月16日，不來梅。
投稿要求：最多7頁（IJCAI-ECAI 2026格式），3位PC成員評審，錄用論文以oral / poster / best paper展示并設獎項（本次接收論文不出版）。
組織者
螞蟻數字科技 (Ant Digital Technologies)
西安交通大學 (Xi'an Jiaotong University)
中國科學院自動化研究所 (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences)
A*STAR 前沿人工智能研究中心 (Centre for Frontier AI Research, A*STAR)
合肥工業大學 (Hefei University of Technology)
新疆大學 (Xinjiang University)
香港科技大學 (The Hong Kong University of Science and Technology)
南洋理工大學 (Nanyang Technological University)
顧問委員會
Marcello Pelillo（威尼斯大學）
Anderson Rocha（坎皮納斯大學）
Thorsten Holz（MPI-SP）
Philip Torr（牛津大學）
郵箱：deepfake.ijcai2026@gmail.com
網址：https://ai-safety-workshop-ijcai2026.github.io/
歡迎轉發到課題組群和實驗室群！8月不來梅見！
專題
