論文の概要: Meta-Sealing: A Revolutionizing Integrity Assurance Protocol for Transparent, Tamper-Proof, and Trustworthy AI System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00069v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 15:31:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:48:38.703361
- Title: Meta-Sealing: A Revolutionizing Integrity Assurance Protocol for Transparent, Tamper-Proof, and Trustworthy AI System
- Title(参考訳): Meta-Sealing: 透明性、タンパー証明、信頼できるAIシステムのための革新的な統合保証プロトコル
- Authors: Mahesh Vaijainthymala Krishnamoorthy,
- Abstract要約: この研究は、AIシステムの整合性検証を根本的に変更する暗号フレームワークであるMeta-Sealingを紹介する。
このフレームワークは、高度な暗号と分散検証を組み合わせることで、数学的厳密さと計算効率の両方を達成する、暗黙の保証を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The Artificial intelligence in critical sectors-healthcare, finance, and public safety-has made system integrity paramount for maintaining societal trust. Current verification methods for AI systems lack comprehensive lifecycle assurance, creating significant vulnerabilities in deployment of both powerful and trustworthy AI. This research introduces Meta-Sealing, a cryptographic framework that fundamentally changes integrity verification in AI systems throughout their operational lifetime. Meta-Sealing surpasses traditional integrity protocols through its implementation of cryptographic seal chains, establishing verifiable, immutable records for all system decisions and transformations. The framework combines advanced cryptography with distributed verification, delivering tamper-evident guarantees that achieve both mathematical rigor and computational efficiency. Our implementation addresses urgent regulatory requirements for AI system transparency and auditability. The framework integrates with current AI governance standards, specifically the EU's AI Act and FDA's healthcare AI guidelines, enabling organizations to maintain operational efficiency while meeting compliance requirements. Testing on financial institution data demonstrated Meta-Sealing's capability to reduce audit timeframes by 62% while enhancing stakeholder confidence by 47%. Results can establish a new benchmark for integrity assurance in enterprise AI deployments. This research presents Meta-Sealing not merely as a technical solution, but as a foundational framework ensuring AI system integrity aligns with human values and regulatory requirements. As AI continues to influence critical decisions, provides the necessary bridge between technological advancement and verifiable trust. Meta-Sealing serves as a guardian of trust, ensuring that the AI systems we depend on are as reliable and transparent as they are powerful.
- Abstract(参考訳): 医療、金融、公共安全といった重要な分野における人工知能は、社会的な信頼を維持するためにシステムの完全性を最重要視した。
AIシステムの現在の検証方法は、包括的なライフサイクル保証が欠如しており、強力なAIと信頼できるAIの両方をデプロイする際の重大な脆弱性を生み出している。
この研究は、Meta-Sealingを紹介します。Meta-Sealingは、運用期間を通じてAIシステムの整合性検証を根本的に変更する暗号フレームワークです。
Meta-Sealingは暗号シールチェーンの実装を通じて従来の整合性プロトコルを超越し、すべてのシステム決定と変換に対して検証不可能なレコードを確立する。
このフレームワークは、高度な暗号と分散検証を組み合わせることで、数学的厳密さと計算効率の両方を達成する、暗黙の保証を提供する。
本実装では,AIシステムの透明性と監査性に関する緊急規制要件に対処する。
このフレームワークは、現在のAIガバナンス標準、特にEUのAI法とFDAの医療AIガイドラインと統合されており、コンプライアンス要件を満たしながら運用効率を維持することができる。
金融機関データの検証では、メタシーリングが監査時間枠を62%削減し、株主信頼度を47%向上させる能力を示した。
結果は、エンタープライズAIデプロイメントにおける整合性を保証するための新しいベンチマークを確立することができる。
この研究は、メタシーリングを単に技術的な解決策としてだけではなく、AIシステムの整合性を保証する基盤となるフレームワークとして、人間の価値や規制要件と整合性を示す。
AIは批判的な決定に影響を与え続けているため、技術的進歩と検証可能な信頼の間に必要な橋渡しを提供する。
メタシーリングは信頼の保護として機能し、私たちが依存するAIシステムが強力で透明であることを保証する。
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