論文の概要: Privacy in the Age of AI: A Taxonomy of Data Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02357v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 00:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.037692
• Title: Privacy in the Age of AI: A Taxonomy of Data Risks
• Title（参考訳）: AI時代のプライバシ - データリスクの分類
• Authors: Grace Billiris, Asif Gill, Madhushi Bandara,
• Abstract要約: 本稿では,AIプライバシリスクを分類する分類法を提案する。 データセットレベル、モデルレベル、インフラストラクチャレベル、インサイダー脅威の4つのカテゴリに分類される19の主要なリスクを特定します。 発見はこれらの次元のバランスの取れた分布を明らかにし、人間のエラー(9.45%)が最も重要な要因である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) systems introduce unprecedented privacy challenges as they process increasingly sensitive data. Traditional privacy frameworks prove inadequate for AI technologies due to unique characteristics such as autonomous learning and black-box decision-making. This paper presents a taxonomy classifying AI privacy risks, synthesised from 45 studies identified through systematic review. We identify 19 key risks grouped under four categories: Dataset-Level, Model-Level, Infrastructure-Level, and Insider Threat Risks. Findings reveal a balanced distribution across these dimensions, with human error (9.45%) emerging as the most significant factor. This taxonomy challenges conventional security approaches that typically prioritise technical controls over human factors, highlighting gaps in holistic understanding. By bridging technical and behavioural dimensions of AI privacy, this paper contributes to advancing trustworthy AI development and provides a foundation for future research.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、ますますセンシティブなデータを処理しているため、前例のないプライバシー問題を導入している。 従来のプライバシフレームワークは、自律学習やブラックボックス決定のようなユニークな特徴のため、AIテクノロジには不十分である。 本稿では,AIプライバシリスクを分類する分類法を提案する。 データセットレベル、モデルレベル、インフラストラクチャレベル、インサイダー脅威の4つのカテゴリに分類される19のリスクを特定します。 発見はこれらの次元のバランスの取れた分布を明らかにし、人間のエラー(9.45%)が最も重要な要因である。 この分類法は、人間の要因に対する技術的な制御を優先する従来のセキュリティアプローチに挑戦し、全体論的理解のギャップを浮き彫りにする。 本稿では,AIプライバシの技術的側面と行動的側面をブリッジすることによって,信頼性の高いAI開発の発展に寄与し,今後の研究の基盤を提供する。

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