論文の概要: SMART: a Technology Readiness Methodology in the Frame of the NIS
Directive
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00546v1
- Date: Mon, 3 Jan 2022 09:31:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 09:56:03.389556
- Title: SMART: a Technology Readiness Methodology in the Frame of the NIS
Directive
- Title(参考訳): SMART - NISディレクティブのフレームにおける技術準備方法論
- Authors: Archana Kumari, Stefan Schiffner, Sandra Schmitz
- Abstract要約: 所定の目標技術の技術準備レベル(TRL)を知ることは、コストオーバーランや製品ロールアウト遅延、早期の打ち上げ失敗といったリスクを軽減するのに有用であることが判明した。
もともとNASAによって宇宙計画のために開発されたTRLは、技術や製造会社の間で事実上の標準となった。
本研究の目的は,既存の技術準備度評価(TRA)と同一視されるギャップに対処し,標準化手法の開発によって克服することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An ever shorter technology lifecycle engendered the need for assessing new
technologies w.r.t. their market readiness. Knowing the Technology readiness
level (TRL) of a given target technology proved to be useful to mitigate risks
such as cost overrun, product roll out delays, or early launch failures.
Originally developed for space programmes by NASA, TRL became a de facto
standard among technology and manufacturing companies and even among research
funding agencies. However, while TRL assessments provide a systematic
evaluation process resulting in meaningful metric, they are one dimensional:
they only answer the question if a technology can go into production. Hence
they leave an inherent gap, i.e., if a technology fulfils requirements with a
certain quality. This gap becomes intolerable when this metric is applied
software such as technological cybersecurity measures. With legislation such as
the General Data Protection Regulation4 (GDPR) and the Network and Information
Systems Directive5 (NIS-D) making reference to state of the art when requiring
appropriate protection measures, software designers are faced with the question
how to measure if a technology is suitable to use. We argue that there is a
potential mismatch of legal aim and technological reality which not only leads
to a risk of non-compliance, but also might lead to weaker protected systems
than possible. In that regard, we aim to address the gaps identified with
existing Technology Readiness Assessment (TRA)s and aim to overcome these by
developing standardised method which is suitable for assessing software w.r.t.
its market readiness and quality (in sum maturity).
- Abstract(参考訳): より短い技術ライフサイクルは、市場の準備が整った新しい技術を評価する必要性を増した。
所定の目標技術の技術準備レベル(TRL)を知ることは、コストオーバーランや製品ロールアウト遅延、早期の打ち上げ失敗といったリスクを軽減するのに有用であることが判明した。
もともとNASAによって宇宙計画のために開発されたTRLは、技術や製造会社や研究資金機関の間でも事実上の標準となった。
しかしながら、trlアセスメントは、有意義なメトリクスをもたらす体系的な評価プロセスを提供するが、それらは1次元である。
したがって、技術が要求を一定の品質で満たしている場合、それらは固有のギャップを残します。
このギャップは、この指標が技術サイバーセキュリティ対策のようなソフトウェアに適用されると、不可避になる。
General Data Protection Regulation4 (GDPR) やNetwork and Information Systems Directive5 (NIS-D) などの法律が適切な保護措置を必要とする際の技術状況を参照しているため、ソフトウェアデザイナは、その技術が適当かどうかを測定するための問題に直面している。
我々は、法的目的と技術的現実のミスマッチがある可能性があり、それが非コンプライアンスのリスクにつながるだけでなく、可能な限り保護されたシステムを弱める可能性があると論じている。
そこで本研究では,既存の技術準備性評価(TRA)と同一視されているギャップに対処し,その市場可読性と品質(総体的成熟度)を評価するのに適した標準化手法を開発することを目的とする。
関連論文リスト
- Assessing the State of AI Policy [0.5156484100374057]
この研究は、国際、米国、市、および連邦レベルでのAI法と指令の概要を提供する。
また、関連するビジネス標準や技術社会のイニシアチブも見直している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T16:09:25Z) - Open Problems in Technical AI Governance [93.89102632003996]
テクニカルAIガバナンス(Technical AI Governance)は、AIの効果的なガバナンスを支援するための技術分析とツールである。
本論文は、AIガバナンスへの貢献を目指す技術研究者や研究資金提供者のためのリソースとして意図されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T21:13:56Z) - DETECTA 2.0: Research into non-intrusive methodologies supported by Industry 4.0 enabling technologies for predictive and cyber-secure maintenance in SMEs [0.19972837513980318]
DETECTA 2.0プロジェクトは、リアルタイム異常検出、高度な分析、予測予測機能を調和させる。
中心となるのはDigital Twinインターフェースで、マシン状態と検出された異常の直感的なリアルタイム可視化を提供する。
予測エンジンは、N-HiTSのような高度な時系列アルゴリズムを使用して、将来のマシン利用トレンドを予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T08:38:38Z) - No Trust without regulation! [0.0]
機械学習(ML)の性能の爆発と、その応用の可能性は、産業システムにおけるその利用を考慮し続けています。
安全と、その基準、規制、標準の問題については、いまだに片側に過度に残っています。
欧州委員会は、安全で信頼性があり、ヨーロッパの倫理的価値を尊重するAIベースのアプリケーションを統合するための、前進と強固なアプローチを構築するための基盤を築き上げた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T09:08:41Z) - When to Trust AI: Advances and Challenges for Certification of Neural
Networks [26.890905486708117]
現実世界のアプリケーションにAI技術の早期採用は問題なく行われていない。
本稿では,AI決定の安全性を確保するために開発された技術の概要を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T10:31:09Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T15:54:48Z) - Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform [86.8580406876954]
AI技術は、量的投資システムに新たな課題を提起した。
Qlibは、その可能性の実現、研究の強化、定量的投資におけるAIテクノロジの価値の創造を目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T12:57:10Z) - Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting
Geometrical Information [91.3755431537592]
本稿では,経路計画問題に対する新しいアルゴリズムの開発に関する現在の研究動向について概説する。
これまでの研究は、特にユークリッド旅行セールスパーソン問題(ユークリッドTSP)に焦点を当ててきた。
目的は、将来ユークリッド自動車問題(ユークリッドVRP)など、同じカテゴリーの他の問題にも得られる結果を活用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T00:51:45Z) - Technology Readiness Levels for AI & ML [79.22051549519989]
機械学習システムの開発は、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで実行される。
エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従います。
我々は、機械学習の開発と展開のための実証されたシステムエンジニアリングアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-21T17:14:34Z) - Quality Management of Machine Learning Systems [0.0]
機械学習(ML)技術の大きな進歩により、人工知能(AI)は私たちの日常生活の一部になっています。
ビジネス/ミッションクリティカルなシステムでは、AIアプリケーションの信頼性と保守性に関する深刻な懸念が残っている。
本稿では,MLアプリケーションのための総合的な品質管理フレームワークの展望について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T21:34:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。