A Secured Artificial Intelligence (AI) Assisted Personal Data Prediction and Leakage Prevention System Using Deep Learning Logic
Notice bibliographique
Résumé
Securing personal data against prediction misuse and leakage threats has emerged as a pressing concern in the era of artificial intelligence. The paper suggests an AI-Assisted Secured Personal Data Prediction and Leakage Prevention System, which combines a hybrid CapsuleNetxGBoost-based system with federated privacy/differentiated privacy models. Data preprocessing includes sanitization, anonymization and synthetic data generation to make sure privacy is preserved. The CapsuleNet extracts hierarchical relationships in sensitive attributes, whereas XGBoost narrows down predictive decision-making. In order to protect against attacks further, adversarial training and immutable logging based on blockchain is added, and homomorphic encryption is also used to process queries securely. The experimental results indicate that the given method is notably superior to traditional deep learning models. In particular, it had a prediction accuracy of 98.6 (a higher score than CNN, 93.5), a precision of 98.3, a recall of 98.8, and F1-score of 98.5. Strongness against adversarial examples and leakage probability were higher than 94 and 2.1 respectively under a rigorous privacy constraint <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$(\varepsilon=1.2)$</tex>. The Data Leakage Risk Index (DLRI), which was assisted by AI, also allowed identifying insider threats and abnormal access patterns in a dynamic way. Finally, the proposed model is not only more predictive accurate, but also resists leakage and adversarial exploitation. It has had wide applications in sensitive areas like health care, financial services and e-governance. Future studies will be aimed at extending the architecture by adding quantum-resistant-based encryption, reinforcement-based adaptive access control, as well as extending the DLRI architecture to multi-cloud and IoT-based settings. This paper takes the secure AI frameworks a step further to predictive intelligence and privacy protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».