論文の概要: Trustworthy AI-Generative Content for Intelligent Network Service: Robustness, Security, and Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05930v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 08:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 15:15:45.520991
• Title: Trustworthy AI-Generative Content for Intelligent Network Service: Robustness, Security, and Fairness
• Title（参考訳）: インテリジェントネットワークサービスのための信頼できるAI生成コンテンツ:ロバストネス、セキュリティ、公正性
• Authors: Siyuan Li, Xi Lin, Yaju Liu, Xiang Chen, Jianhua Li,
• Abstract要約: TrustGAINは信頼できるAIGCフレームワークであり、堅牢でセキュアで公正なネットワークサービスを組み込んでいる。 本稿では,ネットワークサービスにおける安全でないコンテンツのロバストな検出を導くための,感情分析に基づく新しい検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.918072742594248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-generated content (AIGC) models, represented by large language models (LLM), have revolutionized content creation. High-speed next-generation communication technology is an ideal platform for providing powerful AIGC network services. At the same time, advanced AIGC techniques can also make future network services more intelligent, especially various online content generation services. However, the significant untrustworthiness concerns of current AIGC models, such as robustness, security, and fairness, greatly affect the credibility of intelligent network services, especially in ensuring secure AIGC services. This paper proposes TrustGAIN, a trustworthy AIGC framework that incorporates robust, secure, and fair network services. We first discuss the robustness to adversarial attacks faced by AIGC models in network systems and the corresponding protection issues. Subsequently, we emphasize the importance of avoiding unsafe and illegal services and ensuring the fairness of the AIGC network services. Then as a case study, we propose a novel sentiment analysis-based detection method to guide the robust detection of unsafe content in network services. We conduct our experiments on fake news, malicious code, and unsafe review datasets to represent LLM application scenarios. Our results indicate that TrustGAIN is an exploration of future networks that can support trustworthy AIGC network services.
• Abstract（参考訳）: AI生成コンテンツ(AIGC)モデルは、大きな言語モデル(LLM)によって表現され、コンテンツ生成に革命をもたらした。 高速次世代通信技術は、強力なAIGCネットワークサービスを提供するための理想的なプラットフォームである。 同時に、高度なAIGC技術は、将来のネットワークサービス、特にさまざまなオンラインコンテンツ生成サービスをよりインテリジェントにすることができる。 しかしながら、現在のAIGCモデルにおいて、堅牢性、セキュリティ、公正性といった重大な不信感の懸念は、インテリジェントネットワークサービスの信頼性、特にセキュアなAIGCサービスの信頼性に大きな影響を与えます。 本稿では、堅牢でセキュアで公正なネットワークサービスを組み込んだ信頼できるAIGCフレームワークであるTrustGAINを提案する。 まず,ネットワークシステムにおけるAIGCモデルが直面する敵攻撃に対する堅牢性と,それに対応する保護問題について論じる。 その後、安全で違法なサービスを避け、AIGCネットワークサービスの公平性を確保することの重要性を強調した。 そこで本研究では,ネットワークサービスにおける安全でないコンテンツのロバストな検出を導くための,新たな感情分析に基づく検出手法を提案する。 LLMアプリケーションシナリオを表現するために、フェイクニュース、悪意のあるコード、安全でないレビューデータセットについて実験を行います。 以上の結果から,TrustGAINは,信頼できるAIGCネットワークサービスをサポートする将来的なネットワークの探索であることが示された。

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