論文の概要: A Formal Framework for Assessing and Mitigating Emergent Security Risks in Generative AI Models: Bridging Theory and Dynamic Risk Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13897v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 02:51:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:52.328587
• Title: A Formal Framework for Assessing and Mitigating Emergent Security Risks in Generative AI Models: Bridging Theory and Dynamic Risk Mitigation
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIモデルにおける創発的セキュリティリスクの評価と緩和のための形式的フレームワーク:ブリッジ理論と動的リスク軽減
• Authors: Aviral Srivastava, Sourav Panda,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)や拡散モデルを含む生成AIシステムが急速に進歩するにつれ、その採用が増加し、新たな複雑なセキュリティリスクがもたらされた。 本稿では,これらの突発的なセキュリティリスクを分類・緩和するための新しい形式的枠組みを提案する。 我々は、潜時空間利用、マルチモーダル・クロスアタック・ベクター、フィードバックループによるモデル劣化など、未探索のリスクを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3413711585591077
• License:
• Abstract: As generative AI systems, including large language models (LLMs) and diffusion models, advance rapidly, their growing adoption has led to new and complex security risks often overlooked in traditional AI risk assessment frameworks. This paper introduces a novel formal framework for categorizing and mitigating these emergent security risks by integrating adaptive, real-time monitoring, and dynamic risk mitigation strategies tailored to generative models' unique vulnerabilities. We identify previously under-explored risks, including latent space exploitation, multi-modal cross-attack vectors, and feedback-loop-induced model degradation. Our framework employs a layered approach, incorporating anomaly detection, continuous red-teaming, and real-time adversarial simulation to mitigate these risks. We focus on formal verification methods to ensure model robustness and scalability in the face of evolving threats. Though theoretical, this work sets the stage for future empirical validation by establishing a detailed methodology and metrics for evaluating the performance of risk mitigation strategies in generative AI systems. This framework addresses existing gaps in AI safety, offering a comprehensive road map for future research and implementation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)や拡散モデルを含む生成型AIシステムが急速に普及するにつれ、その採用が進み、従来のAIリスク評価フレームワークでは見過ごされがちな、新たな複雑なセキュリティリスクが発生している。 本稿では, モデル固有の脆弱性に対応する適応型, リアルタイム監視, 動的リスク軽減戦略を統合することで, 突発的セキュリティリスクを分類・緩和する新たな形式的枠組みを提案する。 我々は、潜時空間利用、マルチモーダル・クロスアタック・ベクター、フィードバックループによるモデル劣化など、未探索のリスクを特定した。 本フレームワークでは, 異常検出, 連続的リピート, リアルタイム敵シミュレーションを取り入れて, リスクを軽減し, 階層化されたアプローチを採用している。 我々は、進化する脅威に直面したモデル堅牢性とスケーラビリティを保証するための形式的検証手法に重点を置いている。 理論的ではあるが、この研究は、ジェネレーティブAIシステムにおけるリスク軽減戦略のパフォーマンスを評価するための詳細な方法論とメトリクスを確立することによって、将来の実証的検証のステージを定めている。 このフレームワークはAIの安全性の既存のギャップに対処し、将来の研究と実装のための包括的なロードマップを提供する。

関連論文リスト

• SoK: Unifying Cybersecurity and Cybersafety of Multimodal Foundation Models with an Information Theory Approach [58.93030774141753]
  MFM(Multimodal foundation model)は、人工知能の大幅な進歩を表す。 本稿では,マルチモーダル学習におけるサイバーセーフティとサイバーセキュリティを概念化する。 我々は、これらの概念をMFMに統一し、重要な脅威を特定するための総合的知識体系化(SoK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T23:06:20Z)
• EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• Diffusion Models for Offline Multi-agent Reinforcement Learning with Safety Constraints [0.0]
  マルチエージェント強化学習パラダイムに拡散モデルを統合する革新的なフレームワークを導入する。 このアプローチは、協調動作をモデル化しながらリスク軽減を通じて、複数のエージェントが取るべき行動の安全性を特に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T16:05:31Z)
• Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、高度な自然言語処理機能を提供することによって、様々なアプリケーションに革命をもたらした。 本稿では,LSMを利用したアプリケーションに適した脅威モデリングとリスク分析について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:43:58Z)
• Asset-centric Threat Modeling for AI-based Systems [7.696807063718328]
  本稿では、AI関連資産、脅威、対策、残留リスクの定量化のためのアプローチおよびツールであるThreatFinderAIを提案する。 このアプローチの実用性を評価するため、参加者はAIベースのヘルスケアプラットフォームのサイバーセキュリティ専門家によって開発された脅威モデルを再現するよう命じられた。 全体として、ソリューションのユーザビリティはよく認識され、脅威の識別とリスクの議論を効果的にサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T08:40:01Z)
• Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
  ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。 ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T02:07:47Z)
• Typology of Risks of Generative Text-to-Image Models [1.933681537640272]
  本稿では,DALL-EやMidjourneyといった現代テキスト・画像生成モデルにかかわる直接的なリスクと害について検討する。 これらのリスクの理解と治療に関する知識のギャップは,すでに解決されているものの,我々のレビューでは明らかである。 データバイアスから悪意のある使用まで、22の異なるリスクタイプを特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T20:33:30Z)
• Safe Multi-agent Learning via Trapping Regions [89.24858306636816]
  我々は、動的システムの定性理論から知られているトラップ領域の概念を適用し、分散学習のための共同戦略空間に安全セットを作成する。 本稿では,既知の学習力学を持つシステムにおいて,候補がトラップ領域を形成することを検証するための二分分割アルゴリズムと,学習力学が未知のシナリオに対するサンプリングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T14:47:52Z)
• Holistic Adversarial Robustness of Deep Learning Models [91.34155889052786]
  敵対的堅牢性は、安全性と信頼性を確保するために、機械学習モデルの最悪のケースパフォーマンスを研究する。 本稿では,深層学習モデルの対角的ロバスト性に関する研究課題の概要と研究手法の基礎原則について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T05:30:27Z)
• Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction [55.569050872780224]
  本稿では,リスクに敏感な最適制御に基づく安全な群集ロボットインタラクションのためのオンラインフレームワークを提案し,そのリスクをエントロピーリスク尺度でモデル化する。 私たちのモジュラーアプローチは、クラウドとロボットの相互作用を学習ベースの予測とモデルベースの制御に分離します。 シミュレーション研究と実世界の実験により、このフレームワークは、現場にいる50人以上の人間との衝突を避けながら、安全で効率的なナビゲーションを実現することができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T02:02:52Z)

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。