論文の概要: Challenges and Remedies to Privacy and Security in AIGC: Exploring the
Potential of Privacy Computing, Blockchain, and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00419v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 07:49:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 17:44:15.035587
- Title: Challenges and Remedies to Privacy and Security in AIGC: Exploring the
Potential of Privacy Computing, Blockchain, and Beyond
- Title（参考訳）: AIGCにおけるプライバシとセキュリティへの挑戦と対策 - プライバシコンピューティングやブロックチェーンなどの可能性を探る
- Authors: Chuan Chen, Zhenpeng Wu, Yanyi Lai, Wenlin Ou, Tianchi Liao, Zibin
Zheng
- Abstract要約: 本稿では,AIGCの概念,分類,基礎技術について概観する。
複数の観点からAIGCが直面するプライバシーとセキュリティの課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.904983070032884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) is one of the latest
achievements in AI development. The content generated by related applications,
such as text, images and audio, has sparked a heated discussion. Various
derived AIGC applications are also gradually entering all walks of life,
bringing unimaginable impact to people's daily lives. However, the rapid
development of such generative tools has also raised concerns about privacy and
security issues, and even copyright issues in AIGC. We note that advanced
technologies such as blockchain and privacy computing can be combined with AIGC
tools, but no work has yet been done to investigate their relevance and
prospect in a systematic and detailed way. Therefore it is necessary to
investigate how they can be used to protect the privacy and security of data in
AIGC by fully exploring the aforementioned technologies. In this paper, we
first systematically review the concept, classification and underlying
technologies of AIGC. Then, we discuss the privacy and security challenges
faced by AIGC from multiple perspectives and purposefully list the
countermeasures that currently exist. We hope our survey will help researchers
and industry to build a more secure and robust AIGC system.
- Abstract（参考訳）: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)は、AI開発における最新の成果のひとつ。
テキスト、画像、オーディオなどの関連アプリケーションによって生成されたコンテンツは熱い議論を引き起こしている。
さまざまな派生したAIGCアプリケーションは、徐々にすべての人生を歩み込み、人々の日常生活に想像できない影響を与えている。
しかし、このような生成ツールの急速な開発は、プライバシやセキュリティの問題、さらにはAIGCの著作権問題にも懸念を引き起こしている。
ブロックチェーンやプライバシコンピューティングといった高度な技術はAIGCツールと組み合わせることができるが、その関連性や展望を体系的かつ詳細な方法で調査する作業はまだ行われていない。
したがって、上記の技術を十分に探求することで、AIGCにおけるデータのプライバシーとセキュリティを保護するために、どのように使用できるかを検討する必要がある。
本稿では,AIGCの概念,分類,基礎技術について,まず体系的に検討する。
そして、複数の観点からAIGCが直面するプライバシーとセキュリティの課題について議論し、現在存在する対策を意図的にリストアップする。
私たちの調査は、研究者や業界がよりセキュアで堅牢なAIGCシステムを構築するのに役立つことを期待しています。
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