Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Resilient Artificial Intelligence: Survey and Research Issues

論文の概要: Towards Resilient Artificial Intelligence: Survey and Research Issues

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08904v1
Date: Sat, 18 Sep 2021 11:15:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 16:45:38.492643
Title: Towards Resilient Artificial Intelligence: Survey and Research Issues
Title（参考訳）: レジリエント人工知能を目指して : 調査と研究課題
Authors: Oliver Eigner, Sebastian Eresheim, Peter Kieseberg, Lukas Daniel Klausner, Martin Pirker, Torsten Priebe, Simon Tjoa, Fiammetta Marulli, Francesco Mercaldo
Abstract要約: 攻撃やその他の環境影響に対するレジリエンスは、他のIT資産と同じように確保する必要があります。本稿では,AIの特徴,特に機械学習(ML)を考慮し,レジリエントAIの新たな分野について概観する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.611654352079672
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Artificial intelligence (AI) systems are becoming critical components of today's IT landscapes. Their resilience against attacks and other environmental influences needs to be ensured just like for other IT assets. Considering the particular nature of AI, and machine learning (ML) in particular, this paper provides an overview of the emerging field of resilient AI and presents research issues the authors identify as potential future work.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、今日のITランドスケープの重要なコンポーネントになりつつある。攻撃やその他の環境影響に対する彼らのレジリエンスは、他のIT資産と同じように確保する必要があります。本稿では,AIの特殊性,特に機械学習(ML)を考慮し,レジリエンスAIの新たな分野の概要と,著者らが将来的な仕事とみなす研究課題について述べる。

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