論文の概要: Advancing the Research and Development of Assured Artificial Intelligence and Machine Learning Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13250v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 20:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 05:28:32.243264
• Title: Advancing the Research and Development of Assured Artificial Intelligence and Machine Learning Capabilities
• Title（参考訳）: 保証された人工知能と機械学習能力の研究と発展の促進
• Authors: Tyler J. Shipp, Daniel J. Clouse, Michael J. De Lucia, Metin B. Ahiskali, Kai Steverson, Jonathan M. Mullin, Nathaniel D. Bastian
• Abstract要約: 敵AI(A2I)と敵ML(AML)攻撃は、AI/MLモデルを欺いて操作しようとする。 AI/MLモデルはこれらの攻撃に対して防御できることが必須である。 A2I Working Group(A2IWG)は、保証されたAI/ML機能の研究と開発を推進しようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.688723831634804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become increasingly vital in the development of novel defense and intelligence capabilities across all domains of warfare. An adversarial AI (A2I) and adversarial ML (AML) attack seeks to deceive and manipulate AI/ML models. It is imperative that AI/ML models can defend against these attacks. A2I/AML defenses will help provide the necessary assurance of these advanced capabilities that use AI/ML models. The A2I Working Group (A2IWG) seeks to advance the research and development of assured AI/ML capabilities via new A2I/AML defenses by fostering a collaborative environment across the U.S. Department of Defense and U.S. Intelligence Community. The A2IWG aims to identify specific challenges that it can help solve or address more directly, with initial focus on three topics: AI Trusted Robustness, AI System Security, and AI/ML Architecture Vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、あらゆる領域にわたる新しい防衛能力と知能の開発においてますます重要になっている。 敵AI(A2I)と敵ML(AML)攻撃は、AI/MLモデルを欺いて操作しようとする。 AI/MLモデルはこれらの攻撃に対して防御できることが必須である。 A2I/AMLディフェンスは、AI/MLモデルを使用するこれらの高度な機能に必要な保証を提供する。 A2I Working Group (A2IWG) は、アメリカ国防総省と米国諜報コミュニティの協力的な環境を育み、新しいA2I/AML防衛を通じて保証されたAI/ML能力の研究と開発を進めようとしている。 A2IWGは、AI Trusted Robustness、AI System Security、AI/ML Architecture Vulnerabilitiesという3つのトピックに最初に焦点をあてて、解決またはより直接的に対処できる特定の課題を特定することを目的としている。

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