論文の概要: Toward a Dynamic Intellectual Property Protection Model in High-Growth SMEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00572v1
- Date: Fri, 02 Jan 2026 05:19:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.522058
- Title: Toward a Dynamic Intellectual Property Protection Model in High-Growth SMEs
- Title(参考訳): 高成長中小企業における動的知的財産保護モデルに向けて
- Authors: Sam Pitruzzello, Sean Maynard, Atif Ahmad,
- Abstract要約: 本稿では,高度成長期における知的財産権(IP)保護とオープンイノベーションのバランスをとる上で,HG-SME(High-Growth Small-to-Medium Enterprises)が直面する課題に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.045880283710344055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper addresses the challenges faced by High-Growth Small-to-Medium Enterprises (HG-SMEs) in balancing intellectual property (IP) protection with open innovation during periods of rapid growth. Despite developing valuable IP assets that drive success, HG-SMEs often struggle with cybersecurity concerns related to IP theft and data exfiltration amidst resource constraints and the competing demands of expansion. We examine the intersection of cybersecurity, IP protection and rapid scaling - an area currently underexplored in existing literature. Drawing on Dynamic Capabilities (DC), Knowledge-based View (KBV) and open innovation theoretical frameworks, we introduce a conceptual framework to guide HG-SMEs in effectively managing valuable IP assets. This research-in-progress paper outlines a qualitative methodology to validate and refine the model. By addressing the research question of how HG-SMEs manage cybersecurity to protect valuable IP assets, we aim to provide practical guidance for high-growth, technology-driven companies navigating the tension between robust IP protection and collaborative innovation.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高度成長期における知的財産権(IP)保護とオープンイノベーションのバランスをとる上で,HG-SME(High-Growth Small-to-Medium Enterprises)が直面する課題に対処する。
HG-SMEは、IP盗難やリソースの制約や競合する拡張要求の中で、サイバーセキュリティの懸念に悩まされることが多い。
サイバーセキュリティ、IP保護、迅速なスケーリングの交差点について検討する。
動的能力(DC)、知識ベースビュー(KBV)、オープンイノベーション理論フレームワークを図解し、価値あるIP資産を効果的に管理する上で、HG-SMEを導く概念的枠組みを導入する。
この研究論文は、モデルを検証・洗練するための定性的な方法論を概説する。
HG-SMEがサイバーセキュリティをどのように管理し、価値あるIP資産を保護するかという研究課題に対処することで、我々は、堅牢なIP保護と協調的なイノベーションの間の緊張をナビゲートする高度成長技術主導の企業に対して、実践的なガイダンスを提供することを目指している。
関連論文リスト
- Threat Intelligence Driven IP Protection for Entrepreneurial SMEs [0.045880283710344055]
本稿では,Treat Intelligence-driven IP Protection (TI-IPP)モデルを提案する。
モデルには、機会と脅威の知覚、機会の獲得、知識移転、組織変革の4つの重要なフェーズが含まれている。
サイバーセキュリティ脅威インテリジェンスとIP保護プラクティスを統合することで、E-SMEは、競争上の優位性を維持しながら、価値あるIPを保護する能力を開発することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-02T05:16:04Z) - A Systematic Survey of Model Extraction Attacks and Defenses: State-of-the-Art and Perspectives [65.3369988566853]
近年の研究では、敵が対象モデルの機能を複製できることが示されている。
モデル抽出攻撃は知的財産権、プライバシー、システムのセキュリティに脅威をもたらす。
本稿では,攻撃機構,防衛手法,計算環境に応じてMEAを分類する新しい分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-20T19:49:59Z) - IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property [53.2129505804405]
IPBenchはIPタスクの最初の包括的な分類であり、8つのIPメカニズムと20の異なるタスクを含む大規模なベンチマークである。
一般的な目的からドメイン特化まで,チャット指向モデルや推論中心モデルを含む17の主要なLCMをベンチマークする。
以上の結果から,トップパフォーマンスモデルであるDeepSeek-V3の精度は75.8%に過ぎず,改善の余地が大きかったことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-22T02:00:41Z) - A Systematic Review of Security Vulnerabilities in Smart Home Devices and Mitigation Techniques [0.0]
この研究は、スマートホームエコシステムにおけるセキュリティの脅威を調査し、それらをネットワーク層、デバイスレベル、およびクラウドベースのAI駆動システムからの脆弱性に分類する。
研究結果は、量子後暗号化とAI駆動の異常検出が組み合わさって、セキュリティを高めるのに非常に効果的であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-03T00:03:53Z) - Intellectual Property Protection for Deep Learning Model and Dataset Intelligence [21.757997058357]
この研究は、一般的な、スキーム固有のパフォーマンス評価指標を体系的に要約する。
プロアクティブIP侵害防止とリアクティブIP所有権検証の観点から、既存のIPP手法を包括的に調査し分析する。
最後に、革新的な研究のガイドとして機能するであろう将来的な方向性の見通しを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T09:02:41Z) - Exploring Post Quantum Cryptography with Quantum Key Distribution for Sustainable Mobile Network Architecture Design [1.0230631028817565]
モバイルネットワークの普及と、量子コンピューティングの脅威の出現と相まって、サイバーセキュリティの新たな課題と機会が提示される。
本稿では、これらの重要なインフラを、運用持続可能性を考慮して、将来の量子攻撃から守る複雑さに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T14:28:08Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T06:22:41Z) - Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in
Industrial Cyber-Physical Systems [1.1034992901877594]
BERTやGPTのような大規模基盤モデル(LFM)は、AI技術の大幅な進歩を示している。
ChatGPTはこの研究パラダイムにおける顕著な成果であり、汎用人工知能の可能性を秘めている。
データ取得技術とデータ処理能力の継続的な向上を考えると、LCMはICPSのPHMドメインにおいて重要な役割を担うことが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T09:58:46Z) - Building Resilient SMEs: Harnessing Large Language Models for Cyber
Security in Australia [0.0]
オーストラリアの中小企業では、サイバー脅威に対する脆弱性が増加している。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、大規模言語モデル(LLM)は、オーストラリアの中小企業のサイバーセキュリティポリシーを強化する可能性がある。
本研究は、オーストラリアの中小企業におけるサイバーセキュリティ政策の強化におけるLLMの役割について、包括的理解を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T06:01:00Z) - Deep Intellectual Property Protection: A Survey [70.98782484559408]
近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)は革命的な進歩を遂げており、様々な分野で広く利用されている。
本研究の目的は,ディープウォーターマーキングとディープフィンガープリントの2つの主要なDNNIP保護手法を総合的に調査することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T03:34:43Z)
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。