攻撃,防衛,およびツール:ロバストなAI/MLシステムを容易にするフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Fazelnia Mohamad; Khokhlov Igor; Mirakhorli Mehdi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208862779295 整理番号：22P0292077

攻撃,防衛,およびツール:ロバストなAI/MLシステムを容易にするフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Attacks, Defenses, And Tools: A Framework To Facilitate Robust AI/ML Systems

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ソフトウェアシステムは,人工知能(AI)と機械学習(ML)コンポーネントにますます依存している。様々な応用領域におけるAI技術の新興の人気は,悪意のあるアクターと広告を引き付けている。したがって,AI可能ソフトウェアシステムの開発者は,これらのシステムが影響を受けやすい様々な新しいサイバー攻撃と脆弱性を考慮に入れる必要がある。本論文では,AI可能システムに関連した攻撃と弱点を特徴付けるフレームワークを提示し,緩和技術と防御戦略を提供した。このフレームワークは,AI可能ソフトウェアの開発,そのようなシステムの攻撃表面の理解,およびMLに関連した様々な新興攻撃に弾力性のある製品の開発において,ソフトウェア設計者を支援することを目的とする。開発したフレームワークは,広範囲の攻撃,緩和技術,および防御ツールをカバーする。本論文では,フレームワークアーキテクチャとその主要成分を示し,それらの属性を記述し,本研究の長期目標を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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