이 논문은 인공지능 시스템의 보안을 평가하기 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존의 성능 기반 지표들은 인공지능 보안의 다양한 측면을 충분히 반영하지 못하므로, 저자들은 시스템 복잡성 지수(SCI), 인공지능 안정성을 위한 리아푸노프 지수(LEAIS), 내쉬 균형 강건성(NER)이라는 새로운 지표를 도입한다.
SCI는 인공지능 시스템의 내재적 복잡성을 정량화하고, LEAIS는 교란에 대한 시스템의 안정성과 민감도를 측정하며, NER은 전략적 공격에 대한 시스템의 강건성을 평가한다. 이 세 가지 지표를 통해 인공지능 시스템의 보안 특성을 다각도로 분석할 수 있다.
저자들은 기존 기법들과의 비교 분석을 통해 제안 프레임워크의 장점을 입증하고, 이론적 및 실용적 의의, 잠재적 응용 분야, 한계점 및 향후 연구 방향을 논의한다. 이 연구는 인공지능 보안 평가와 개선을 위한 새로운 접근법을 제시함으로써 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발에 기여한다.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문