論文の概要: CORTEX: Composite Overlay for Risk Tiering and Exposure in Operational AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19281v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 07:30:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.343558
• Title: CORTEX: Composite Overlay for Risk Tiering and Exposure in Operational AI Systems
• Title（参考訳）: CORTEX: オペレーショナルAIシステムにおけるリスクテーリングと露出のための複合オーバーレイ
• Authors: Aoun E Muhammad, Kin Choong Yow, Jamel Baili, Yongwon Cho, Yunyoung Nam,
• Abstract要約: 本稿では,AIシステムの脆弱性を評価し,評価する多層リスクスコアリングフレームワークであるCORTEXを紹介する。 AIインシデントデータベース(AIID)に記録された1200件以上のインシデントを実証分析した。 結果として得られる複合スコアは、AIリスクレジスタ、モデル監査、適合性チェック、動的ガバナンスダッシュボード間で運用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.812761334568906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the deployment of Artificial Intelligence (AI) systems in high-stakes sectors - like healthcare, finance, education, justice, and infrastructure has increased - the possibility and impact of failures of these systems have significantly evolved from being a theoretical possibility to practical recurring, systemic risk. This paper introduces CORTEX (Composite Overlay for Risk Tiering and Exposure), a multi-layered risk scoring framework proposed to assess and score AI system vulnerabilities, developed on empirical analysis of over 1,200 incidents documented in the AI Incident Database (AIID), CORTEX categorizes failure modes into 29 technical vulnerability groups. Each vulnerability is scored through a five-tier architecture that combines: (1) utility-adjusted Likelihood x Impact calculations; (2) governance + contextual overlays aligned with regulatory frameworks, such as the EU AI Act, NIST RMF, OECD principles; (3) technical surface scores, covering exposure vectors like drift, traceability, and adversarial risk; (4) environmental and residual modifiers tailored to context of where these systems are being deployed to use; and (5) a final layered assessment via Bayesian risk aggregation and Monte Carlo simulation to model volatility and long-tail risks. The resulting composite score can be operationalized across AI risk registers, model audits, conformity checks, and dynamic governance dashboards.
• Abstract（参考訳）: 医療、金融、教育、司法、インフラといった高リスク分野における人工知能(AI)システムの展開が進むにつれ、これらのシステムの失敗の可能性と影響は、現実的な反復、システム的リスクの理論的可能性から大きく進化してきた。 本稿では,AIインシデントデータベース(AIID)に記録された1200件以上のインシデントを実証分析し,障害モードを29の技術的脆弱性グループに分類した,AIシステムの脆弱性の評価と評価を目的とした多層リスクスコアリングフレームワークであるCORTEXを紹介する。 それぞれの脆弱性は,(1)ユーティリティ調整された Likelihood x 影響計算,(2) EU AI Act, NIST RMF, OECD 原則などの規制フレームワークに沿ったガバナンス+コンテキストオーバーレイ,(3) 技術的表面スコア,ドリフト,トレーサビリティ,および敵的リスクなどの露出ベクトルをカバーする,(4) 環境および残留修飾器,(5) ベイズリスク集約とモンテカルロシミュレーションによる最終層評価,といった5段階のアーキテクチャによって評価される。 結果として得られる複合スコアは、AIリスクレジスタ、モデル監査、適合性チェック、動的ガバナンスダッシュボード間で運用することができる。

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