<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>Dear all,</p>
    <p>If you are working on topics related to <b>Trustworthy AI</b>
      and <b>Law Enforcement</b>, you can consider sending a paper to
      our workshop Trustworthy AI in Law Enforcement (TAIL@ECAI 2024) <br>
    </p>
    <p><b>URL</b>: <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://tail-workshop.github.io/TAIL-ECAI24/">https://tail-workshop.github.io/TAIL-ECAI24/</a></p>
    <p><br>
    </p>
    <p><b>Description</b><br>
      <br>
      Following seminal and recent work in the integration of Artificial
      Intelligence (AI) in law enforcement and digital forensics, such
      as work on automated evidence analysis, predictive policing, and
      automated bias-neutralisation in digital investigations, there is
      a growing interest in developing AI methods, theories, and tools
      tailored for law enforcement and criminal investigations. This has
      sparked initiatives such as the research network DigForASP
      (Digital forensics: evidence analysis via intelligent systems and
      practices). This workshop adopts a socio-technical perspective on
      integrating AI methods across diverse stages in public safety and
      criminal justice processes. From preventive measures and
      educational efforts to operational support during law enforcement
      activities and post-incident digital forensics, the workshop
      engages in discussions encompassing theoretical, methodological,
      and technological approaches for such systems. As awareness grows
      regarding the demand for Trustworthy AI in intelligent systems,
      factors like transparency, accountability, human agency, and bias
      mitigation in AI technology are gaining increased importance. This
      workshop is dedicated to fostering discussions on advancements for
      the responsible integration of AI in law enforcement and criminal
      investigations.<br>
      <br>
      <b>Keywords:</b> Trustworthy AI, Socio-Technical Systems, Law
      Enforcement, Criminal Investigations.</p>
    <p><b>Topics of Interest</b></p>
    <p>    Predictive Policing: Strategies for proactive crime
      prediction and prevention in law enforcement, and, e.g.,
      integrating principles for fair and unbiased predictions.</p>
    <ul>
      <li>    Tactical Decision Support: Approaches to automated
        decision-making in critical scenarios for law enforcement and
        first responders, and, e.g., addressing transparency in AI
        algorithms.</li>
      <li>    Smart Devices and Internet of Things (IoT) in Law
        Enforcement: Interactions with smart technology, smart sensors,
        drones, and mixed-reality devices in law enforcement, and, e.g.,
        addressing processing of sensitive and personal data.</li>
      <li>    Image and Video Analysis in Law Enforcement: Integration
        of AI-driven tools for analysing images and videos in crime
        scene reconstruction, and e.g., considering the ethical use of
        data and maintaining privacy standards.</li>
      <li>    Cybercrime Understanding and Detection: Methods and
        applications for detecting and preventing cybercrimes, and,
        e.g., addressing transparency in AI algorithms.</li>
      <li>    Automated Evidence Analysis: Implementation of AI tools
        for efficient and thorough analysis of digital evidence, and
        e.g., addressing traceability and fairness in decision-making.</li>
      <li>    Behavioural Analysis: Techniques for AI-based behavioural
        analysis to identify patterns in criminal activities, e.g., by
        considering ethical aspects such as unbiased profiling.</li>
      <li>    Biometric Identification: Utilising AI in biometric
        identification processes while approaching ethical demands, such
        as privacy standards and ensuring secure and ethical handling of
        sensitive information.</li>
      <li>    Socio-Technical Aspects of AI Integration in Law
        enforcement: Exploration of socio-technical perspectives on AI
        in law enforcement and criminal investigation, considering the
        ethical implications and societal impacts of AI integration.</li>
      <li>    AI Integrated in Law Enforcement Training and Education:
        Harnessing AI Systems in Police education, AI-powered training
        simulations, tools and methods.</li>
      <li>    Trustworthy AI Assessment Tools: Methods and applications
        for assessing Trustworthy AI solutions in the field of law
        enforcement.</li>
    </ul>
    <p><b>Important Dates</b><br>
      <br>
    </p>
    <ul>
      <li>    Submission Deadline: June 1, 2024</li>
      <li>    Acceptance Notification: July 5, 2024</li>
      <li>    Workshop Date: October 19 or 20, 2024 (TBA)</li>
    </ul>
    <p><br>
      All deadlines are at the end of the day specified, anywhere on
      Earth (UTC-12).</p>
    <p><b>Proceedings: </b><br>
    </p>
    <p>We aim at selecting extended and revised versions of accepted
      papers to appear in a special issue of an international journal
      provided that a sufficient amount of high quality papers is
      collected. </p>
    <p></p>
    <p><b>Organising Committee</b><br>
      <br>
          Juan Carlos Nieves, Umeå University, Sweden<br>
          Andreas Brännström, Umeå University, Sweden<br>
          Stefania Costantini, University of L’Aquila, Italy<br>
          Jonas Hansson, Police Academy, Umeå University, Sweden<br>
          Chiara Gallese, Department of Law, University of Torino, Italy<br>
    </p>
    <br>
    <p>See you in Santiago de Compostela!!</p>
    <p>Kind regards,</p>
    <p>Juan Carlos  Nieves</p>
    <p>Umeå University, Sweden</p>
    <p><br>
    </p>
    <p><br>
    </p>
  </body>
</html>