به سوی چارچوبی جامع برای تضمین امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی

عنوان فارسی مقاله:به سوی چارچوبی جامع برای تضمین امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی

چکیده

گسترش سریع هوش مصنوعی چالش‌های مهمی را از نظر امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی ایجاد می‌کند. این مقاله یک رویکرد جامع برای توسعه چارچوبی برای رسیدگی به این مسائل پیشنهاد می‌کند. ابتدا، تحقیقات قبلی در مورد امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی بررسی می‌شود و پیشرفت‌ها و محدودیت‌های موجود را برجسته می‌کند. به همین ترتیب، حوزه‌های تحقیقاتی باز و شکاف‌هایی که برای بهبود چارچوب‌های فعلی نیاز به توجه دارند، شناسایی می‌شوند. با توجه به توسعه چارچوب، حفاظت از داده‌ها در هوش مصنوعی پرداخته شده و اهمیت حفاظت از داده‌های مورد استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی و تشریح سیاست‌ها و اقداماتی برای تضمین امنیت آنها و همچنین رویکردهایی برای حفظ یکپارچگی داده‌های مذکور توضیح داده شده است. علاوه بر این، امنیت هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌گیرد و آسیب‌پذیری‌ها و خطرات موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی را تحلیل می‌کند و نمونه‌هایی از حملات احتمالی و دستکاری‌های مخرب را به همراه چارچوب‌های امنیتی برای کاهش این خطرات ارائه می‌کند. به طور مشابه، چارچوب اخلاقی و نظارتی مربوط به امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است که مروری بر مقررات و دستورالعمل‌های موجود ارائه می‌کند.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Toward a Comprehensive Framework for Ensuring Security and Privacy in Artificial Intelligence

Abstract

The rapid expansion of artificial intelligence poses significant challenges in terms of data security and privacy. This article proposes a comprehensive approach to develop a framework to address these issues. First, previous research on security and privacy in artificial intelligence is reviewed, highlighting the advances and existing limitations. Likewise, open research areas and gaps that require attention to improve current frameworks are identified. Regarding the development of the framework, data protection in artificial intelligence is addressed, explaining the importance of safeguarding the data used in artificial intelligence models and describing policies and practices to guarantee their security, as well as approaches to preserve the integrity of said data. In addition, the security of artificial intelligence is examined, analyzing the vulnerabilities and risks present in artificial intelligence systems and presenting examples of potential attacks and malicious manipulations, together with security frameworks to mitigate these risks. Similarly, the ethical and regulatory framework relevant to security and privacy in artificial intelligence is considered, offering an overview of existing regulations and guidelines.