الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تسمم البيانات
-
التنقل بين مخاطر الخصوصية في الذكاء الاصطناعي التوليدي: المخاوف والتحديات والحلول المحتملة Navigating Privacy Risks in Generative AI: Concerns, Challenges, and Potential Solutions
2026 | المؤلف: Bangyi Yang | المجلة: Journal of Computing and Electronic Information Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)إن التطور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد حولت العديد من القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والمالية، لكنها تثير أيضًا مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية. تحلل هذه الورقة الثغرات الموجودة في أنظمة GenAI، مثل هجمات استنتاج العضوية، وهجمات عكس النموذج، واستخراج البيانات، وتسميم البيانات. تقيم استراتيجيات التخفيف الحالية، ولا سيما الخصوصية…
-
التعلم الفيدرالي القوي لبيئات السحابة باستخدام تحسين تطوري وبلوكشين Robust federated learning for cloud environments using evolutionary optimization and blockchain
2026 | المؤلف: S. P. Panimalar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث FedGenBlk، وهو إطار عمل للتعلم الفيدرالي مصمم لتعزيز خصوصية البيانات وكفاءة النموذج في البيئات السحابية. من خلال دمج خوارزمية جينية (GA) لتحسين المعلمات مع آلية تجميع مدعومة بتقنية البلوكشين، يعالج FedGenBlk التحديات الرئيسية مثل توزيع العملاء غير المتجانس، والمخاطر العدائية، وعدم استقرار التقارب. يقوم مكون GA باختيار العملاء ديناميكيًا وضبط المعلمات، مما يضمن…