論文の概要: Generative AI Security: Challenges and Countermeasures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12617v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 00:51:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 17:48:39.489090
- Title: Generative AI Security: Challenges and Countermeasures
- Title(参考訳): ジェネレイティブaiセキュリティ:課題と対策
- Authors: Banghua Zhu, Norman Mu, Jiantao Jiao, and David Wagner
- Abstract要約: 生成的AIのフットプリントは、多くの業界で拡大しており、興奮と監視の増大につながっている。
本稿では、ジェネレーティブAIがもたらすユニークなセキュリティ課題について論じ、これらのリスクを管理するための潜在的研究の方向性を概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.70061310964906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative AI's expanding footprint across numerous industries has led to
both excitement and increased scrutiny. This paper delves into the unique
security challenges posed by Generative AI, and outlines potential research
directions for managing these risks.
- Abstract(参考訳): ジェネレイティブaiは、多くの産業にまたがって足跡を広げ、興奮と監視の増大をもたらした。
本稿では,生成型aiが生み出すユニークなセキュリティ上の課題について考察し,リスク管理のための潜在的研究の方向性について概説する。
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