論文の概要: Security and Privacy on Generative Data in AIGC: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09435v3
• Date: Thu, 07 Nov 2024 02:39:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:35:21.977827
• Title: Security and Privacy on Generative Data in AIGC: A Survey
• Title（参考訳）: AIGCにおける生成データのセキュリティとプライバシ
• Authors: Tao Wang, Yushu Zhang, Shuren Qi, Ruoyu Zhao, Zhihua Xia, Jian Weng,
• Abstract要約: 我々はAIGCにおける生成データのセキュリティとプライバシについてレビューする。 プライバシ、制御性、信頼性、コンプライアンスの基本的な性質の観点から、最先端の対策が成功した経験を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.456578314457612
• License:
• Abstract: The advent of artificial intelligence-generated content (AIGC) represents a pivotal moment in the evolution of information technology. With AIGC, it can be effortless to generate high-quality data that is challenging for the public to distinguish. Nevertheless, the proliferation of generative data across cyberspace brings security and privacy issues, including privacy leakages of individuals and media forgery for fraudulent purposes. Consequently, both academia and industry begin to emphasize the trustworthiness of generative data, successively providing a series of countermeasures for security and privacy. In this survey, we systematically review the security and privacy on generative data in AIGC, particularly for the first time analyzing them from the perspective of information security properties. Specifically, we reveal the successful experiences of state-of-the-art countermeasures in terms of the foundational properties of privacy, controllability, authenticity, and compliance, respectively. Finally, we show some representative benchmarks, present a statistical analysis, and summarize the potential exploration directions from each of theses properties.
• Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)の出現は、情報技術の進化における重要な瞬間である。 AIGCでは、人々が区別することの難しい高品質なデータを生成するのに苦労する必要がない。 それでも、サイバースペース全体にわたる生成データの増加は、個人のプライバシー漏洩や不正な目的でのメディア偽造など、セキュリティとプライバシの問題をもたらす。 結果として、学術と産業は、生成データの信頼性を強調し始め、セキュリティとプライバシに対する一連の対策を順次提供します。 本稿では,AIGCにおける生成データに対するセキュリティとプライバシを,特に情報セキュリティ特性の観点から初めて体系的に検討する。 具体的には、プライバシ、制御可能性、信頼性、コンプライアンスの基本的な性質の観点から、最先端の対策が成功した経験を明らかにする。 最後に、いくつかの代表的なベンチマークを示し、統計分析を行い、これらの特性から潜在的探索方向を要約する。

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