論文の概要: A Cybersecurity Risk Analysis Framework for Systems with Artificial
Intelligence Components
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01630v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 09:06:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 14:32:46.040919
- Title: A Cybersecurity Risk Analysis Framework for Systems with Artificial
Intelligence Components
- Title(参考訳): 人工知能コンポーネントシステムのためのサイバーセキュリティリスク分析フレームワーク
- Authors: Jose Manuel Camacho, Aitor Couce-Vieira, David Arroyo, David Rios
Insua
- Abstract要約: 欧州連合人工知能法、NIST人工知能リスク管理フレームワーク、および関連する規範の導入は、人工知能コンポーネントを持つシステムを評価するために、新しいリスク分析アプローチをよりよく理解し実装することを要求する。
本稿では,このようなシステムの評価を支援するサイバーセキュリティリスク分析フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The introduction of the European Union Artificial Intelligence Act, the NIST
Artificial Intelligence Risk Management Framework, and related norms demands a
better understanding and implementation of novel risk analysis approaches to
evaluate systems with Artificial Intelligence components. This paper provides a
cybersecurity risk analysis framework that can help assessing such systems. We
use an illustrative example concerning automated driving systems.
- Abstract(参考訳): 欧州連合人工知能法、NIST人工知能リスク管理フレームワーク、および関連する規範の導入は、人工知能コンポーネントを持つシステムを評価するために、新しいリスク分析アプローチをよりよく理解し実装することを要求する。
本稿では,システム評価を支援するサイバーセキュリティリスク分析フレームワークを提案する。
自動走行システムに関する実例を例に挙げる。
関連論文リスト
- AI Hazard Management: A framework for the systematic management of root
causes for AI risks [0.0]
本稿ではAI Hazard Management(AIHM)フレームワークを紹介する。
AIのハザードを体系的に識別し、評価し、治療するための構造化されたプロセスを提供する。
総合的な最先端分析からAIハザードリストを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T15:55:50Z) - Leveraging Traceability to Integrate Safety Analysis Artifacts into the
Software Development Process [51.42800587382228]
安全保証ケース(SAC)は、システムの進化中に維持することが困難である。
本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを活用して,関連するシステムアーチファクトを安全解析モデルに接続する手法を提案する。
安全ステークホルダーがシステム変更が安全性に与える影響を分析するのに役立つように、システム変更の合理性を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T16:03:27Z) - A Survey on Explainable Artificial Intelligence for Cybersecurity [14.648580959079787]
説明可能な人工知能(XAI)は、決定と行動に対して明確かつ解釈可能な説明を提供する機械学習モデルを作成することを目的としている。
ネットワークサイバーセキュリティの分野では、XAIは、サイバー脅威の振る舞いをよりよく理解することで、ネットワークセキュリティへのアプローチ方法に革命をもたらす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T22:54:18Z) - Epistemological Equation for Analysing Uncontrollable States in Complex
Systems: Quantifying Cyber Risks from the Internet of Things [3.1351527202068445]
新しい分析アプローチにより、複雑なIoTシステムにおける制御不能なリスク状態の評価が可能になる。
IoTサイバーリスク姿勢の定量的自己評価に使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T21:02:49Z) - Towards Automated Classification of Attackers' TTPs by combining NLP
with ML Techniques [77.34726150561087]
我々は,NLP(Natural Language Processing)と,研究におけるセキュリティ情報抽出に使用される機械学習技術の評価と比較を行った。
本研究では,攻撃者の戦術や手法に従って非構造化テキストを自動的に分類するデータ処理パイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T09:59:21Z) - X-Risk Analysis for AI Research [24.78742908726579]
我々は、AI x-riskの分析方法のガイドを提供する。
まず、今日のシステムの安全性についてレビューする。
次に,今後のシステムの安全性に長期的影響を与える戦略について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T00:22:50Z) - A Framework for Evaluating the Cybersecurity Risk of Real World, Machine
Learning Production Systems [41.470634460215564]
我々はML生産システムにサイバー攻撃を組み込むMulVAL攻撃グラフ生成および分析フレームワークの拡張を開発する。
提案された拡張を使用することで、セキュリティ実践者はMLコンポーネントを含む環境にアタックグラフ分析手法を適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T05:58:11Z) - 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) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.000323504158054]
我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T23:05:55Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z)
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。