論文の概要: Deepfakes, Misinformation, and Disinformation in the Era of Frontier AI, Generative AI, and Large AI Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17394v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 06:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 13:44:50.307682
- Title: Deepfakes, Misinformation, and Disinformation in the Era of Frontier AI, Generative AI, and Large AI Models
- Title（参考訳）: フロンティアAI、生成AI、大規模AIモデルの時代におけるディープフェイク、誤情報、偽情報
- Authors: Mohamed R. Shoaib, Zefan Wang, Milad Taleby Ahvanooey, Jun Zhao,
- Abstract要約: ディープフェイクとm/disinformationの拡散は、世界中の情報エコシステムの整合性に対する恐ろしい脅威として現れている。
我々は,大規模モデル(LM-based GenAI)をベースとした生成AIの仕組みを強調した。
我々は、高度な検出アルゴリズム、クロスプラットフォームのコラボレーション、ポリシー駆動のイニシアチブを組み合わせた統合フレームワークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.835719708227145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of sophisticated artificial intelligence (AI) technologies, the proliferation of deepfakes and the spread of m/disinformation have emerged as formidable threats to the integrity of information ecosystems worldwide. This paper provides an overview of the current literature. Within the frontier AI's crucial application in developing defense mechanisms for detecting deepfakes, we highlight the mechanisms through which generative AI based on large models (LM-based GenAI) craft seemingly convincing yet fabricated contents. We explore the multifaceted implications of LM-based GenAI on society, politics, and individual privacy violations, underscoring the urgent need for robust defense strategies. To address these challenges, in this study, we introduce an integrated framework that combines advanced detection algorithms, cross-platform collaboration, and policy-driven initiatives to mitigate the risks associated with AI-Generated Content (AIGC). By leveraging multi-modal analysis, digital watermarking, and machine learning-based authentication techniques, we propose a defense mechanism adaptable to AI capabilities of ever-evolving nature. Furthermore, the paper advocates for a global consensus on the ethical usage of GenAI and implementing cyber-wellness educational programs to enhance public awareness and resilience against m/disinformation. Our findings suggest that a proactive and collaborative approach involving technological innovation and regulatory oversight is essential for safeguarding netizens while interacting with cyberspace against the insidious effects of deepfakes and GenAI-enabled m/disinformation campaigns.
- Abstract（参考訳）: 高度な人工知能(AI)技術の出現により、ディープフェイクの拡散とm/disinformationの拡散は、世界中の情報エコシステムの完全性に対する恐ろしい脅威として現れてきた。
本稿では,現状の文献について概説する。
ディープフェイクを検出するための防衛メカニズムの開発におけるフロンティアAIの重要な応用の中で、我々は、大型モデル(LMベースGenAI)に基づく生成AIが、説得力のあるが製造された内容であるように見えるメカニズムを強調した。
我々は、LMベースのGenAIが社会、政治、個人のプライバシー侵害に与える影響を多面的に検討し、堅牢な防衛戦略の緊急の必要性を浮き彫りにしている。
これらの課題に対処するために,AIGC(AI-Generated Content)に関連するリスクを軽減するために,高度な検出アルゴリズム,クロスプラットフォームコラボレーション,ポリシ主導のイニシアティブを組み合わせた統合フレームワークを導入する。
マルチモーダル分析,デジタル透かし,機械学習に基づく認証技術を活用することで,進化を続ける自然のAI能力に適応可能な防御機構を提案する。
さらに,ジェンダイの倫理的利用に関する国際的コンセンサスと,m/disinformationに対する認知とレジリエンスを高めるためのサイバーウェルネス教育プログラムの実施を提唱する。
本研究は,技術革新と規制監督を包含する積極的な協調的アプローチが,ディープフェイクやGenAI対応のm/disinformationキャンペーンに対するサイバースペースと相互作用しながら,ネット市民の保護に不可欠であることを示唆している。
関連論文リスト
- Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。
新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。
レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。
この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z) - Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security [0.0]
本稿では,人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について検討する。
サイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された、自律的なAIエージェントであるReaperAIを開発している。
ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:15:12Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - Autonomous Threat Hunting: A Future Paradigm for AI-Driven Threat Intelligence [0.0]
人工知能(AI)と従来の脅威インテリジェンス方法論の融合を概観する。
従来の脅威インテリジェンスプラクティスに対するAIと機械学習の変革的な影響を検査する。
ケーススタディと評価は、AI駆動の脅威インテリジェンスを採用する組織から学んだ成功物語と教訓を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:36:08Z) - Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z) - Digital Deception: Generative Artificial Intelligence in Social
Engineering and Phishing [7.1795069620810805]
本稿では,社会工学(SE)攻撃における生成AIの変革的役割について考察する。
我々は、社会工学の理論を用いて、ジェネレーティブAIがSE攻撃の影響を増幅する3つの柱を特定する。
本研究は, この新たなパラダイムに関連するリスク, 人的影響, 対策について, より深く理解することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-15T07:55:59Z) - Decoding the Threat Landscape : ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT in Social Engineering Attacks [0.0]
ジェネレーティブAIモデルは、サイバー攻撃の分野に革命をもたらし、悪意あるアクターに、説得力がありパーソナライズされたフィッシングルアーを作る力を与えている。
これらのモデルであるChatGPT、FraudGPT、WormGPTは、既存の脅威を増大させ、新たなリスクの次元へと導いてきた。
これらの脅威に対処するため、従来のセキュリティ対策、AIによるセキュリティソリューション、サイバーセキュリティにおける協調的なアプローチなど、さまざまな戦略を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T10:31:04Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z) - Impacts and Risk of Generative AI Technology on Cyber Defense [0.0]
我々は,サイバー攻撃のライフサイクルを理解するために,CKC(Cyber Kill Chain)を活用することを提案する。
本稿では,GenAI手法の攻撃的利用によるリスク領域の包括的分析を行うことを目的とする。
我々はまた、脅威俳優が採用する戦略を分析し、サイバー防衛の意義を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T16:51:41Z) - Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。
現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。
本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
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。