論文の概要: Exploring the Risks and Challenges of National Electronic Identity (NeID) System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15813v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 13:09:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 14:05:29.087234
- Title: Exploring the Risks and Challenges of National Electronic Identity (NeID) System
- Title（参考訳）: 国家電子アイデンティティ(NeID)システムのリスクと課題
- Authors: Jide Edu, Mark Hooper, Carsten Maple, Jon Crowcroft,
- Abstract要約: 我々は、NeIDリスクの異なるカテゴリについて議論し、これらのシステムのデプロイを成功させる方法について検討する。
リスク軽減のためのベストプラクティスとして、強力なセキュリティ対策の実施、定期的なリスク評価の実行、システムの設計と実装における利害関係者の関与などを挙げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.93312157123729
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many countries have embraced national electronic identification (NeID) systems, recognising their potential to foster a fair, transparent, and well-governed society by ensuring the secure verification of citizens' identities. The inclusive nature of NeID empowers people to exercise their rights while holding them accountable for fulfilling their obligations. Nevertheless, the development and implementation of these complex identity-verification systems have raised concerns regarding security, privacy, and exclusion. In this study, we discuss the different categories of NeID risk and explore the successful deployment of these systems, while examining how the specific risks and other challenges posed by this technology are addressed. Based on the review of the different NeID systems and the efforts made to mitigate the unique risks and challenges presented within each deployment, we highlighted the best practices for mitigating risk, including implementing strong security measures, conducting regular risk assessments, and involving stakeholders in the design and implementation of the system.
- Abstract（参考訳）: 多くの国は、国民の身元を確実に確認することで、公正で透明で、自治的な社会を育む可能性を認識し、国家電子識別システム(NeID)を採用してきた。
NeIDの包括的性質は、義務を履行する責任を負いながら権利を行使する権限を人々に与えます。
それでも、これらの複雑なアイデンティティ検証システムの開発と実装は、セキュリティ、プライバシ、排除に関する懸念を引き起こしている。
本研究では,NeIDリスクの異なるカテゴリについて論じ,これらのシステムの展開を成功させるとともに,この技術によって引き起こされる特定のリスクやその他の課題にどのように対処するかを考察する。
異なるNeIDシステムのレビューと、各デプロイメントで提示されるユニークなリスクと課題を軽減するための取り組みに基づいて、強いセキュリティ対策の実施、定期的なリスク評価の実行、システムの設計と実装におけるステークホルダーの関与など、リスクを軽減するためのベストプラクティスを強調した。
関連論文リスト
- A Human-Centered Risk Evaluation of Biometric Systems Using Conjoint Analysis [0.6199770411242359]
本稿では, コンジョイント分析を用いて, 監視カメラなどのリスク要因が攻撃者のモチベーションに与える影響を定量化するために, 新たな人間中心型リスク評価フレームワークを提案する。
本フレームワークは、False Acceptance Rate(FAR)とアタック確率を組み込んだリスク値を算出し、ユースケース間の総合的な比較を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T14:18:21Z) - EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z) - Cross-Modality Safety Alignment [73.8765529028288]
我々は、モダリティ間の安全アライメントを評価するために、セーフインプットとアンセーフアウトプット(SIUO)と呼ばれる新しい安全アライメントの課題を導入する。
この問題を実証的に調査するため,我々はSIUOを作成した。SIUOは,自己修復,違法行為,プライバシー侵害など,9つの重要な安全領域を含むクロスモダリティベンチマークである。
以上の結果から, クローズドおよびオープンソース両方のLVLMの安全性上の重大な脆弱性が明らかとなり, 複雑で現実的なシナリオを確実に解釈し, 応答する上で, 現行モデルが不十分であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T16:14:15Z) - Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.80306881112313]
我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:38:32Z) - Affirmative safety: An approach to risk management for high-risk AI [6.133009503054252]
高いリスクを持つAIシステムを開発または展開するエンティティは、肯定的な安全性の証拠を示すために必要であるべきだ、と私たちは主張する。
本稿では,モデル開発者が一定のリスクを規制基準値以下に維持する証拠を提示しなければならない,高度なAIのためのリスク管理手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-14T20:48:55Z) - Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。
彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。
本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z) - An Impact and Risk Assessment Framework for National Electronic Identity (eID) Systems [8.93312157123729]
本稿では、社会的、経済的、政治的文脈を含む幅広い要因を考慮に入れた枠組みを提案する。
これは、eIDシステムに対するリスクをよりよく評価するための総合的なプラットフォームを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T12:33:10Z) - Foveate, Attribute, and Rationalize: Towards Physically Safe and
Trustworthy AI [76.28956947107372]
包括的不安全テキストは、日常的なシナリオから生じる可能性のある特定の関心領域であり、有害なテキストを検出するのが困難である。
安全の文脈において、信頼に値する合理的な生成のために外部知識を活用する新しいフレームワークであるFARMを提案する。
実験の結果,FARMはSafeTextデータセットの最先端結果を得ることができ,安全性の分類精度が5.9%向上したことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-19T17:51:47Z) - Quantitative AI Risk Assessments: Opportunities and Challenges [9.262092738841979]
AIベースのシステムは、組織、個人、社会に価値を提供するために、ますます活用されている。
リスクは、提案された規制、訴訟、および一般的な社会的懸念につながった。
本稿では,定量的AIリスクアセスメントの概念について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-13T21:47:25Z) - Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。
生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-14T03:07:25Z)
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。