State data security backed by Artificial Intelligence and Zero Knowledge Proofs in the context of sanctions and economic pressure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research paper aims to elucidate the intricate relationship between artificial intelligence (AI), state data security, and the volatile circumstances induced by sanctions and economic pressure. By undertaking a comprehensive literature review, the study not only offers a historical context of state data security mechanisms but also delves deeply into the advancements provided by AI-driven solutions. The work serves as a crucial reference for policymakers, cybersecurity experts, and academic researchers, laying a foundation for the nuanced understanding of AI’s capabilities and limitations within the realms of state data security and economic stressors. Employing an analytical framework, the paper systematically distills knowledge from a wide array of sources, including academic articles, technical reports, policy briefs, and international standards. This multidimensional analysis allows for a holistic understanding of the state-of-the-art AI technologies, their applicability in fortifying state data security, and the ethical labyrinth that states must navigate. Paper underscores a multitude of challenges and ethical considerations that are often overshadowed by the technological prowess of AI. These encompass issues such as data privacy infringement, potential for mass surveillance, and ethical quandaries around bias and discrimination. The paper also throws light on the pivotal factors of accountability and transparency, essential for maintaining public trust in AI-augmented state security mechanisms. The study raises awareness about AI-driven cyber threats, focusing on the paradox of employing AI to enhance security while also becoming susceptible to advanced AI-driven cyberattacks. Paper addresses the long-term sustainability and resilience of AI-enabled security measures, particularly in the context of evolving cyber threats and the inherent instability brought about by economic pressures and sanctions. The resilience of AI algorithms and systems under these specific conditions is scrutinized, offering a forward-looking perspective on the adaptability and robustness of AI technologies in safeguarding state data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle