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。
関連論文リスト
- Tackling Cyberattacks through AI-based Reactive Systems: A Holistic
Review and Future Vision [0.0]
この調査は、AIをサイバー防衛に統合する複雑さと機会を明らかにすることを目的としている。
今後の様々な研究課題が提示される。
これらの課題は、AI統合リアクティブ戦略の分野における研究者や実践者のロードマップとして役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T09:17:01Z) - A Survey on ChatGPT: AI-Generated Contents, Challenges, and Solutions [19.50785795365068]
AIGCは、生成可能な大規模なAIアルゴリズムを使用して、人間が高速で低コストで、大規模で高品質で、人間に似たコンテンツを作成するのを支援する。
本稿では,作業原則,セキュリティとプライバシの脅威,最先端のソリューション,AIGCパラダイムの今後の課題について,詳細な調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T15:09:11Z) - An Overview of AI and Blockchain Integration for Privacy-Preserving [1.0155633074816937]
本稿では、AIとブロックチェーンの概要を示し、それらの組み合わせと、派生したプライバシ保護技術の組み合わせを要約する。
次に、データ暗号化、識別解除、多層分散台帳、k匿名メソッドにおける特定のアプリケーションシナリオについて検討する。
本稿では、認証管理、アクセス制御、データ保護、ネットワークセキュリティ、スケーラビリティを含む、AIブロックチェーン統合プライバシ保護システムの5つの重要な側面を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-06T04:56:45Z) - AI-Generated Content (AIGC): A Survey [4.108847841902397]
人工知能生成コンテンツ(AIGC)は、デジタル経済におけるデジタルインテリジェンスの課題に対処するために登場した。
本稿では,AIGCの定義,必須条件,最先端機能,高度な機能について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-26T02:22:12Z) - A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to
GPT-5 All You Need? [112.12974778019304]
生成AI(AIGC、つまりAI生成コンテンツ)は、テキスト、画像、その他を分析、作成する能力により、あらゆる場所で話題を呼んだ。
純粋な分析から創造へと移行するAIの時代において、ChatGPTは最新の言語モデルであるGPT-4とともに、多くのAIGCタスクからなるツールである。
本研究は,テキスト,画像,ビデオ,3Dコンテンツなど,出力タイプに基づいたAIGCタスクの技術的開発に焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T10:09:47Z) - A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of
Generative AI from GAN to ChatGPT [63.58711128819828]
ChatGPTおよびその他の生成AI(GAI)技術は、人工知能生成コンテンツ(AIGC)のカテゴリに属している。
AIGCの目標は、コンテンツ作成プロセスをより効率的かつアクセスしやすくし、高品質なコンテンツをより高速に生産できるようにすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T20:36:13Z) - A Pathway Towards Responsible AI Generated Content [68.13835802977125]
我々は、AIGCの健全な開発と展開を妨げかねない8つの主要な懸念に焦点を当てている。
これらの懸念には、(1)プライバシー、(2)バイアス、毒性、誤情報、(3)知的財産(IP)、(4)堅牢性、(5)オープンソースと説明、(6)技術の乱用、(7)同意、信用、補償、(8)環境からのリスクが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T14:58:40Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T18:27:41Z) - Structured access to AI capabilities: an emerging paradigm for safe AI
deployment [0.0]
AIシステムをオープンに普及させる代わりに、開発者はAIシステムとの制御された腕の長さのインタラクションを促進する。
Aimは、危険なAI能力が広くアクセスされることを防ぐと同時に、安全に使用できるAI機能へのアクセスを保護することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T19:30:16Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
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。