論文の概要: Robustness and Cybersecurity in the EU Artificial Intelligence Act

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16184v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 11:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:59:42.156493
• Title: Robustness and Cybersecurity in the EU Artificial Intelligence Act
• Title（参考訳）: EU人工知能法におけるロバスト性とサイバーセキュリティ
• Authors: Henrik Nolte, Miriam Rateike, Michèle Finck,
• Abstract要約: EU人工知能法(英語: EU Artificial Intelligence Act、AIA)は、異なるタイプのAIシステムに対して異なる法的原則を定めている。 以前の研究はこれらの原則のいくつかを明確にしようとしたが、ロバストネスとサイバーセキュリティにはほとんど注意が払われていない。 リスクの高いAIシステムに対するロバストネスとサイバーセキュリティに関連する条項における法的課題と欠点を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License:
• Abstract: The EU Artificial Intelligence Act (AIA) establishes different legal principles for different types of AI systems. While prior work has sought to clarify some of these principles, little attention has been paid to robustness and cybersecurity. This paper aims to fill this gap. We identify legal challenges and shortcomings in provisions related to robustness and cybersecurity for high-risk AI systems (Art. 15 AIA) and general-purpose AI models (Art. 55 AIA). We show that robustness and cybersecurity demand resilience against performance disruptions. Furthermore, we assess potential challenges in implementing these provisions in light of recent advancements in the machine learning (ML) literature. Our analysis informs efforts to develop harmonized standards, guidelines by the European Commission, as well as benchmarks and measurement methodologies under Art. 15(2) AIA. With this, we seek to bridge the gap between legal terminology and ML research, fostering a better alignment between research and implementation efforts.
• Abstract（参考訳）: EU人工知能法(英語: EU Artificial Intelligence Act、AIA)は、異なるタイプのAIシステムに対して異なる法的原則を定めている。 以前の研究はこれらの原則のいくつかを明確にしようとしたが、ロバストネスとサイバーセキュリティにはほとんど注意が払われていない。 本稿は、このギャップを埋めることを目的としている。 リスクの高いAIシステム(AIA第15条)と汎用AIモデル(AIA第55条)の堅牢性とサイバーセキュリティに関する規定における法的課題と欠点を特定した。 我々は、堅牢性とサイバーセキュリティがパフォーマンス破壊に対するレジリエンスを要求していることを示します。 さらに、機械学習(ML)文学における近年の進歩を踏まえ、これらの規定を実装する際の潜在的な課題を評価する。 本分析は,欧州委員会による調和標準,ガイドライン,および第15条(2)AIAに基づくベンチマークおよび測定手法の開発に向けた取り組みについて報告する。 これにより、法用語学とML研究のギャップを埋め、研究と実施の連携を深める。

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