論文の概要: Generative AI Models: Opportunities and Risks for Industry and Authorities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04734v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 08:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 14:59:58.595442
• Title: Generative AI Models: Opportunities and Risks for Industry and Authorities
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIモデル - 産業と権威の機会とリスク
• Authors: Tobias Alt, Andrea Ibisch, Clemens Meiser, Anna Wilhelm, Raphael Zimmer, Christian Berghoff, Christoph Droste, Jens Karschau, Friederike Laus, Rainer Plaga, Carola Plesch, Britta Sennewald, Thomas Thaeren, Kristina Unverricht, Steffen Waurick,
• Abstract要約: 生成AIモデルは、伝統的に創造性と人間の理解を必要とする幅広いタスクを実行することができる。 トレーニング中に既存のデータからパターンを学び、その後、新しいコンテンツを生成することができる。 生成AIモデルを使用することで、考慮すべき新たなITセキュリティリスクがもたらされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3914994102950027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI models are capable of performing a wide range of tasks that traditionally require creativity and human understanding. They learn patterns from existing data during training and can subsequently generate new content such as texts, images, and music that follow these patterns. Due to their versatility and generally high-quality results, they, on the one hand, represent an opportunity for digitalization. On the other hand, the use of generative AI models introduces novel IT security risks that need to be considered for a comprehensive analysis of the threat landscape in relation to IT security. In response to this risk potential, companies or authorities using them should conduct an individual risk analysis before integrating generative AI into their workflows. The same applies to developers and operators, as many risks in the context of generative AI have to be taken into account at the time of development or can only be influenced by the operating company. Based on this, existing security measures can be adjusted, and additional measures can be taken.
• Abstract（参考訳）: 生成AIモデルは、伝統的に創造性と人間の理解を必要とする幅広いタスクを実行することができる。 トレーニング中に既存のデータからパターンを学び、その後、これらのパターンに従うテキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを生成することができる。 その汎用性と一般的に高品質な結果のため、デジタル化の機会を表現している。 一方、生成型AIモデルを使用することで、ITセキュリティに関連する脅威の全体像を包括的に分析するために考慮する必要がある、新たなITセキュリティリスクがもたらされる。 このリスクポテンシャルに対応するため、企業や当局は、生成AIをワークフローに統合する前に、個別のリスク分析を行う必要がある。 同じことが開発者やオペレータにも当てはまります。生成AIのコンテキストにおける多くのリスクは、開発時に考慮しなければなりませんし、運用会社の影響しか受けません。 これに基づいて、既存のセキュリティ対策を調整でき、追加の措置を取ることができる。

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