الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: حماية البيانات
-
التحديات القانونية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة في اتخاذ القرارات التعليمية والتوظيفية Legal Challenges of Agentic AI Systems in Education and Employment Decision-Making
2026 | المؤلف: Swati Atre | المجلة: Indian Journal of Computer Science and Technology | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)تتناول الورقة تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، مع تسليط الضوء على ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة التي تمتلك الاستقلالية، والسلوك الموجه نحو الأهداف، والقدرة على العمل بشكل مستقل عن الإشراف البشري. يتم استخدام هذه الأنظمة بشكل متزايد في السياقات التعليمية والوظيفية لمهام مثل التصحيح الآلي، وتوقع المخاطر الأكاديمية، والتوظيف، وتقييم الأداء. ومع ذلك، فإن طبيعتها…
-
تأثير إدارة الموارد البشرية على تنفيذ الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات في التصنيع الإندونيسي Impact of HR Management on AI Implementation and Data Protection in Indonesian Manufacturing
2026 | المؤلف: Achmad Rozi وآخرون | المجلة: International Journal of Cyber and IT Service Management | المجال: السلوك التنظيمي وإدارة الموارد البشرية (Organizational Behavior and Human Resource Management)تستكشف هذه الدراسة تأثير استراتيجيات إدارة الموارد البشرية (HRM) على تنفيذ الذكاء الاصطناعي (AI) في التنبؤ الصناعي وحماية البيانات في سياق الأمن السيبراني في الشركات المصنعة الإندونيسية. باستخدام نهج مسح كمي مع جمع البيانات من 96 موظفًا، تكشف النتائج أن استراتيجيات إدارة الموارد البشرية تعزز بشكل كبير كل من التنبؤ الصناعي وحماية البيانات، كما يتضح…
-
آثار جمع بيانات المستأجرين في الإسكان: حماية المستأجرين الأستراليين Implications of tenant data collection in housing: protecting Australian renters
2026 | المؤلف: Sophia Maalsen وآخرون | المجلة: AHURI Final Report | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تبحث هذه الدراسة في تطبيق تكنولوجيا العقارات (PropTech) ضمن قطاعات الإيجار الخاصة والاجتماعية في أستراليا، مع التركيز على دورها في جمع ومعالجة المعلومات الشخصية من المتقدمين والمستأجرين. تهدف الدراسة إلى تقييم آثار PropTech على الوصول إلى الإسكان الفردي وتقييم كفاية السياسات والأطر القانونية الحالية في معالجة هذه القضايا. تتضح أهمية هذه الدراسة من خلال حقيقة…
-
الحوسبة غير القابلة للاستنساخ في الذاكرة لحماية البيانات الخاصة ونماذج التعلم العميق في الوقت نفسه Physical unclonable in-memory computing for simultaneous protecting private data and deep learning models
2026 | المؤلف: Wenshuo Yue وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)تقدم ورقة البحث RePACK، وهو مخطط جديد لحماية البيانات ثلاثي الأبعاد مصمم لتعزيز أمان الشبكات العصبية المنفذة على أنظمة الحوسبة في الذاكرة (CIM) باستخدام ذاكرة الوصول العشوائي المقاومة (ReRAM). هذه التقنية مفيدة بشكل خاص للأجهزة الطرفية، حيث تقلل من نقل البيانات وتعزز كفاءة الطاقة. ومع ذلك، فإن الخصائص غير المتطايرة للذاكرة المقاومة تشكل مخاطر لاستخراج…