日: 2022年3月17日

Data Smells: データ品質の問題を示唆する特徴

  • Data Smells in Public Datasets [7.1]
    我々は、機械学習システムにおける問題の早期兆候を示すために使用できる、新しいデータ臭いのカタログを紹介する。 データセットにおけるデータ品質の問題の頻度を理解するために、25の公開データセットを分析し、14のデータ臭いを特定します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 15 Mar 2022 15:44:20 GMT)
    • Code smellのデータ版。ローデータ（前処理前）と考えると納得しかねる指摘もあるが、面白い研究であり重要であるとも思う。

自動運転におけるSemantic AI Securityのサーベイ

  • SoK: On the Semantic AI Security in Autonomous Driving [34.5]
    自律運転システムは、安全と運転判断の正しさをAIコンポーネントに依存している。 このようなAIコンポーネントレベルの脆弱性がシステムレベルでセマンティックに影響を及ぼすためには、非自明なセマンティックギャップに対処する必要がある。 本稿では,このような研究領域を汎用AIセキュリティとは対照的にセマンティックAIセキュリティと定義しsemantic ad aiセキュリティ研究分野における知識の体系化を初めて実施する。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Thu, 10 Mar 2022 12:00:34 GMT)
    • 単一コンポーネントの脆弱性がシステム全体に影響を及ぼすかは自明ではなく、System-to-AIとAI-to-Systemの2つのギャップがある。このような研究をsemantic AI securityと呼び、そのサーベイを実施したとのこと。
    • 自動運転のセキュリティに関する良いサーベイでもあり非常に参考になる。
    • プロジェクトサイトはAD & CV Systems Security – PASS (google.com)