論文の概要: Building Privacy-Preserving and Secure Geospatial Artificial
Intelligence Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17319v2
- Date: Thu, 12 Oct 2023 08:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 14:54:21.869316
- Title: Building Privacy-Preserving and Secure Geospatial Artificial
Intelligence Foundation Models
- Title（参考訳）: プライバシー保護とセキュアな地理空間人工知能基盤モデルの構築
- Authors: Jinmeng Rao, Song Gao, Gengchen Mai, Krzysztof Janowicz
- Abstract要約: GeoAIファウンデーションモデルは、十分に議論されていない、あるいは現在までに対処されていない、深刻なプライバシとセキュリティ上のリスクを生じさせる可能性がある。
本稿では,GeoAIファンデーションモデルのライフサイクルを通じて,潜在的なプライバシとセキュリティリスクを紹介する。
我々は,GeoAIファンデーションモデルの開発を提唱する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.477548250628005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years we have seen substantial advances in foundation models for
artificial intelligence, including language, vision, and multimodal models.
Recent studies have highlighted the potential of using foundation models in
geospatial artificial intelligence, known as GeoAI Foundation Models, for
geographic question answering, remote sensing image understanding, map
generation, and location-based services, among others. However, the development
and application of GeoAI foundation models can pose serious privacy and
security risks, which have not been fully discussed or addressed to date. This
paper introduces the potential privacy and security risks throughout the
lifecycle of GeoAI foundation models and proposes a comprehensive blueprint for
research directions and preventative and control strategies. Through this
vision paper, we hope to draw the attention of researchers and policymakers in
geospatial domains to these privacy and security risks inherent in GeoAI
foundation models and advocate for the development of privacy-preserving and
secure GeoAI foundation models.
- Abstract（参考訳）: 近年では、言語、視覚、マルチモーダルモデルなど、人工知能の基礎モデルが大幅に進歩しています。
近年,地理空間的人工知能(geoai foundation model)における基盤モデルの利用が,地理的質問応答,リモートセンシング画像理解,地図生成,位置情報ベースのサービスなどに与える影響が注目されている。
しかし、geoai foundationモデルの開発と応用は、現在まで十分に議論されていない、あるいは対処されていない重大なプライバシーとセキュリティのリスクをもたらす可能性がある。
本稿では,GeoAIファンデーションモデルのライフサイクルを通じての潜在的なプライバシとセキュリティリスクを紹介し,研究の方向性と予防・制御戦略の総合的青写真を提案する。
本稿では,地理空間分野の研究者と政策立案者の注意を,ジオアイ財団モデルに内在するプライバシとセキュリティリスクに惹きつけ,プライバシ保護とセキュアなジオアイ財団モデルの開発を提唱する。
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