論文の概要: Blockchain Based Information Security and Privacy Protection: Challenges and Future Directions using Computational Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14472v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 14:41:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.133876
- Title: Blockchain Based Information Security and Privacy Protection: Challenges and Future Directions using Computational Literature Review
- Title（参考訳）: ブロックチェーンによる情報セキュリティとプライバシ保護 : 計算文献レビューによる課題と今後の方向性
- Authors: Gauri Shankar, Md Raihan Uddin, Saddam Mukta, Prabhat Kumar, Shareeful Islam, A. K. M. Najmul Islam,
- Abstract要約: ブロックチェーン技術は、個々のセキュリティとプライバシの強化で大きな人気を集めています。
論文の急激な普及は、手動分析と合成の課題を提示している。
セキュリティとプライバシに関するトピックを10つ特定し、各トピックについて詳細な説明を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3864583085700581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blockchain technology is an emerging digital innovation that has gained immense popularity in enhancing individual security and privacy within Information Systems (IS). This surge in interest is reflected in the exponential increase in research articles published on blockchain technology, highlighting its growing significance in the digital landscape. However, the rapid proliferation of published research presents significant challenges for manual analysis and synthesis due to the vast volume of information. The complexity and breadth of topics, combined with the inherent limitations of human data processing capabilities, make it difficult to comprehensively analyze and draw meaningful insights from the literature. To this end, we adopted the Computational Literature Review (CLR) to analyze pertinent literature impact and topic modelling using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) technique. We identified 10 topics related to security and privacy and provided a detailed description of each topic. From the critical analysis, we have observed several limitations, and several future directions are provided as an outcome of this review.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術は新たなデジタルイノベーションであり、情報システム(IS)内の個々のセキュリティとプライバシの強化で大きな人気を集めている。
この関心の高まりは、ブロックチェーン技術に関する研究論文の急増を反映しており、デジタルランドスケープにおけるその重要性の高まりを浮き彫りにしている。
しかし,論文の急激な普及は,膨大な情報量による手作業の分析と合成に重大な課題をもたらす。
トピックの複雑さと広さは、人間のデータ処理能力の固有の制限と相まって、文献から意味のある洞察を包括的に分析し引き出すのを困難にしている。
そこで我々は、LDA(Latent Dirichlet Allocation)技術を用いて、関連する文献の影響とトピックモデリングを分析するために、CLR(Computational Literature Review)を採用した。
セキュリティとプライバシに関するトピックを10つ特定し、各トピックについて詳細な説明を提供しました。
批判的分析から,いくつかの限界を観察し,今後の方向性を概説した。
関連論文リスト
- Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。
この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。
本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:09:28Z) - Automating Bibliometric Analysis with Sentence Transformers and Retrieval-Augmented Generation (RAG): A Pilot Study in Semantic and Contextual Search for Customized Literature Characterization for High-Impact Urban Research [2.1728621449144763]
文献分析は、都市科学における研究動向、スコープ、影響を理解するために不可欠である。
キーワード検索に依存する伝統的な手法は、記事のタイトルやキーワードに明記されていない価値ある洞察を明らかにするのに失敗することが多い。
我々は、生成AIモデル、特にトランスフォーマーとレトリーバル拡張生成(RAG)を活用して、バイオロメトリ分析の自動化と強化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T05:13:27Z) - A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models [57.01364199734464]
PCSは、特定のユーザ定義のプロンプトに対する関心の主題をカスタマイズすることを目的としている。
過去2年間で150以上の方法が提案されている。
本稿では,PCSの拡散モデルに着目した包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T04:36:04Z) - A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [50.987594546912725]
AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T12:44:48Z) - Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [84.36935309169567]
ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。
まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。
次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:51:24Z) - Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models [52.24001776263608]
この包括的調査は、HSモデレーションの最近の歩みを掘り下げている。
大型言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を強調した。
研究における既存のギャップを、特に表現不足言語や文化の文脈で特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T03:51:44Z) - Tackling Cyberattacks through AI-based Reactive Systems: A Holistic Review and Future Vision [0.10923877073891446]
本稿では,AIによる脅威応答システムの最近の進歩を包括的に調査する。
AI反応ドメインに関する最新の調査は2017年に実施された。
合計で7つの研究課題が特定され、潜在的なギャップを指摘し、開発分野の可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T09:17:01Z) - A Survey on Detection of LLMs-Generated Content [97.87912800179531]
LLMの生成する内容を検出する能力が最重要視されている。
既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供する。
また、様々な攻撃から守るための多面的アプローチの必要性を示唆する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T09:10:26Z) - Resilience of Deep Learning applications: a systematic literature review of analysis and hardening techniques [3.265458968159693]
このレビューは、2019年1月から2024年3月までに発行された220の科学論文に基づいている。
著者らは、研究の類似点と特異点を解釈し、強調するために分類フレームワークを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T19:22:19Z) - A Comprehensive Analysis of the Role of Artificial Intelligence and
Machine Learning in Modern Digital Forensics and Incident Response [0.0]
目標は、デジタル法医学とインシデント対応において、AIとMLのテクニックがどのように使われているか、詳しく調べることである。
この取り組みは、AI駆動の方法論がこれらの重要なデジタル法医学の実践を形作っている複雑な方法を明らかにするために、表面のずっと下を掘り下げる。
最終的に、この論文は、デジタル法医学におけるAIとMLの統合の重要性を強調し、現代のサイバー脅威に取り組む上での、彼らのメリット、欠点、より広範な意味についての洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:23:53Z) - SoK: Blockchain Solutions for Forensics [8.185918509343818]
本稿では、利用可能なブロックチェーンベースのデジタル法医学ツールの概要と分類を提供する。
また、ブロックチェーン技術と現在のデジタル法医学アプローチの共生関係におけるさまざまなメリットと課題の分析も提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-26T11:43:04Z)
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。