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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

CoEvolution: A Comprehensive Trustworthy Framework For Connected Machine Learning And Secure Interconnected AI Solutions

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14Institutions déclarées
7Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gr, de, cy, es, it, ie, at. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The contemporary AI landscape demands a holistic framework to ensure security across the entire AI supply chain and lifecycle. Despite the availability of existing adversarial attack techniques, an end-to-end solution for identifying threats, vulnerabilities, and risks is still lacking. Despite EU initiatives like the AI Act promoting safety and trustworthiness in AI, it lacks a system for managing weaknesses within a networked AI supply chain. This paper introduces CoEvolution, which aspires to address this gap by implementing a complete Security, Trust, and Robustness (STR) assessment solution, capable of addressing evolving AI cybersecurity threats. CoEvolution proposes a universal hub for STR risk assessment and security assurance, aligned with MLDevOps practices and EU AI regulatory frameworks. It introduces innovative AI model descriptions, including an AI Model Bill of Materials, coupled with security monitoring and context awareness. CoEvolution seeks to ensure compliance with EU directives on trust, fairness, data governance, and GDPR guidelines.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
CoEvolution: A Comprehensive Trustworthy Framework For Connected Machine Learning And Secure Interconnected AI Solutions
Date Crossref
04/08/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Adversarial Robustness in Machine LearningBig Data and Digital EconomySecurity and Verification in Computing

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