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人工智能数据安全影响因素的系统动力学研究 被引量:4

System Dynamics Research on the Influencing Factors of Data Security in Artificial Intelligence
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摘要 [目的/意义]旨在科学分析人工智能数据安全影响因素促进新兴产业的快速发展。[方法/过程]首先利用数据科学的方法从国内外人工智能数据安全研究文献热点关键词中提取相关变量,随后用系统动力学方法构建因果关系图和系统流图,并为仿真模型编写方程、赋予参数,最后对模型的仿真效果进行灵敏度检验,以此探寻人工智能数据安全相关变量间的因果关系。[结果/结论]数据活动网络安全保护能力、智能算法准确性、数据滥用与泄露量是影响人工智能数据安全的三个重要因素。综合分析后提出人工智能数据安全性科学化发展建议。 [Purpose/significance]The paper aims to scientifically analyze the influencing factors of artificial intelligence data security and promote the rapid development of emerging industries.[Method/process]Firstly the paper uses data science methods to extract relevant variables from hot keywords in artificial intelligence data security research literature at home and abroad.Then utilizes system dynamics method to construct causality diagrams and system flow diagrams write equations for simulation models and assign parameters.Finally the sensitivity test of the simulation effect of the model is carried out to explore the causal relationship between the variables related to artificial intelligence data security.[Result/conclusion]Three important factors affecting data security in artificial intelligence are data activity network security protection capabilities intelligent algorithm accuracy and data abuse and leakage.After comprehensive analysis the scientific development suggestions of data security in artificial intelligence are put forward.
作者 张涛 马海群 Zhang Tao;Ma Haiqun(School of Information Management Heilongjiang University Harbin,Heilongjiang 150080;Research Center of Information Resource Management Heilongjiang University Harbin,Heilongjiang 150080)
出处 《情报探索》 2021年第3期1-10,共10页 Information Research
基金 黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金项目“人工智能与大数据政策协同模型构建研究”(项目编号:2020-KYYWF-0934)的成果之一。
关键词 人工智能 数据安全 系统动力学 数据科学 因果关系 artificial intelligence data security system dynamics data science causality
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