論文の概要: AI for Sustainable Data Protection and Fair Algorithmic Management in Environmental Regulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07021v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 05:43:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.364019
• Title: AI for Sustainable Data Protection and Fair Algorithmic Management in Environmental Regulation
• Title（参考訳）: 環境規制における持続可能なデータ保護と公正なアルゴリズム管理のためのAI
• Authors: Sahibpreet Singh, Saksham Sharma,
• Abstract要約: AIによる動的キー管理、適応暗号方式、最適化された計算効率は、環境データ処理のセキュリティを大幅に改善する。 発見は、AI、サイバー法、環境規制の交差における重要な研究ギャップを浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Integration of AI into environmental regulation represents a significant advancement in data management. It offers promising results in both data protection plus algorithmic fairness. This research addresses the critical need for sustainable data protection in the era of ever evolving cyber threats. Traditional encryption methods face limitations in handling the dynamic nature of environmental data. This necessitates the exploration of advanced cryptographic techniques. The objective of this study is to evaluate how AI can enhance these techniques to ensure robust data protection while facilitating fair algorithmic management. The methodology involves a comprehensive review of current advancements in AI-enhanced homomorphic encryption (HE) and multi-party computation (MPC). It is coupled with an analysis of how these techniques can be applied to environmental data regulation. Key findings indicate that AI-driven dynamic key management, adaptive encryption schemes, and optimized computational efficiency in HE, alongside AI-enhanced protocol optimization and fault mitigation in MPC, significantly improve the security of environmental data processing. These findings highlight a crucial research gap in the intersection of AI, cyber laws, and environmental regulation, particularly in terms of addressing algorithmic bias, transparency, and accountability. The implications of this research underscore the need for stricter cyber laws. Also, the development of comprehensive regulations to safeguard sensitive environmental data. Future efforts should focus on refining AI systems to balance security with privacy and ensuring that regulatory frameworks can adapt to technological advancements. This study provides a foundation for future research aimed at achieving secure sustainable environmental data management through AI innovations.
• Abstract（参考訳）: AIの環境規制への統合は、データ管理の大幅な進歩を表している。 データ保護とアルゴリズムの公正性の両方において有望な結果を提供する。 この研究は、サイバー脅威が絶え間なく進化する時代において、持続可能なデータ保護の必要性に対処する。 従来の暗号化手法は、環境データの動的な性質を扱う際の制限に直面している。 これは高度な暗号技術を探究する必要がある。 本研究の目的は、公正なアルゴリズム管理を促進しつつ、堅牢なデータ保護を確保するために、AIがこれらの技術をどのように拡張できるかを評価することである。 この手法は、AIに強化されたホモモルフィック暗号(HE)とマルチパーティ計算(MPC)の現在の進歩の包括的なレビューを含む。 この手法が環境データ規制にどのように適用できるかを分析した結果と結びついている。 鍵となる発見は、AI駆動の動的キー管理、適応暗号方式、HEにおける最適化された計算効率、およびMPCにおけるAI強化プロトコル最適化とフォールト緩和により、環境データ処理のセキュリティが大幅に向上することを示している。 これらの発見は、AI、サイバー法、環境規制の交差において、特にアルゴリズムバイアス、透明性、説明責任に対処する上で、重要な研究ギャップを浮き彫りにしている。 この研究の意味は、より厳格なサイバー法の必要性を浮き彫りにしている。 また、センシティブな環境データを保護するための包括的規制の開発も行っている。 今後の取り組みは、セキュリティとプライバシのバランスを保ち、規制フレームワークが技術的進歩に適応できることを保証するために、AIシステムの改良に重点を置くべきである。 本研究は,AIの革新を通じて持続可能な環境データ管理を実現することを目的とした,今後の研究基盤を提供する。

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