論文の概要: On managing vulnerabilities in AI/ML systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10865v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 21:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:27:47.391795
• Title: On managing vulnerabilities in AI/ML systems
• Title（参考訳）: AI/MLシステムの脆弱性管理について
• Authors: Jonathan M. Spring and April Galyardt and Allen D. Householder and Nathan VanHoudnos
• Abstract要約: 本稿では,現在の脆弱性管理パラダイムが機械学習システムにどのように適応するかを検討する。 仮説上のシナリオは、発見、報告、分析、調整、開示、応答という6つの脆弱性管理領域の変更を検討することを中心に構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6058099298620423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores how the current paradigm of vulnerability management might adapt to include machine learning systems through a thought experiment: what if flaws in machine learning (ML) were assigned Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) identifiers (CVE-IDs)? We consider both ML algorithms and model objects. The hypothetical scenario is structured around exploring the changes to the six areas of vulnerability management: discovery, report intake, analysis, coordination, disclosure, and response. While algorithm flaws are well-known in the academic research community, there is no apparent clear line of communication between this research community and the operational communities that deploy and manage systems that use ML. The thought experiments identify some ways in which CVE-IDs may establish some useful lines of communication between these two communities. In particular, it would start to introduce the research community to operational security concepts, which appears to be a gap left by existing efforts.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の欠陥が共通脆弱性・露出(CVE)識別子(CVE-ID)に割り当てられた場合はどうか。 MLアルゴリズムとモデルオブジェクトの両方を考慮する。 仮説上のシナリオは、発見、報告、分析、調整、開示、応答という6つの脆弱性管理領域の変更を検討することを中心に構成されている。 アルゴリズムの欠陥は学術研究コミュニティでよく知られていますが、この研究コミュニティとMLを使用するシステムのデプロイと管理を行う運用コミュニティとの間には明確なコミュニケーション線はありません。 思考実験により,CVE-IDがこれらの2つのコミュニティ間のコミュニケーションに有用な線を確立する方法が明らかになった。 特に、既存の取り組みで残されたギャップのように見える運用上のセキュリティ概念に研究コミュニティを導入し始める。

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