Araştırmacılar, otonom sistemlerde güvenliği artırmak için yeni bir yöntem geliştirdi. Adaptive Conformal Filtering (ACoFi) adlı bu teknik, öğrenme tabanlı güvenlik filtrelerinin hatalarını dinamik olarak telafi ediyor. Sistem, kendi tahminlerindeki belirsizlikleri analiz ederek güvenlik kriterlerini otomatik olarak ayarlıyor. Yüksek boyutlu kontrol sistemlerinde geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı durumlarda, bu yaklaşım hem ölçeklenebilirlik hem de güvenilirlik sağlıyor. Özellikle robotik ve otonom araç uygulamalarında kritik öneme sahip olan bu gelişme, yapay zekanın güvenlik açısından daha güvenilir hale gelmesine katkı sunuyor.

arXiv (CS + AI) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

Yapay Zeka Aşk Dolandırıcılığında Nasıl Kullanılıyor? Kapsamlı Araştırma

Dünya çapında milyarlarca dolarlık zararla sonuçlanan romantik dolandırıcılık operasyonlarında yapay zekanın rolü araştırıldı. Büyük dil modellerinin (LLM) bu suç organizasyonlarında nasıl kullanıldığını inceleyen kapsamlı çalışma, 145 içeriden kişi ve 5 mağdurla yapılan görüşmeleri içeriyor. Araştırma, dolandırıcı grupların %87'sinin sistematik konuşma görevleri kullandığını ve bu görevlerin otomasyona oldukça uygun olduğunu ortaya koyuyor. Çalışmada ayrıca yapay zeka destekli dolandırıcı ajanlarla gerçek operatörlerin performansı karşılaştırılıyor ve mevcut güvenlik filtrelerinin etkinliği değerlendiriliyor.

arXiv (CS + AI) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

16 Apr

Yapay zeka güvenlik filtrelerinde yeni örnekleme yöntemi geliştirildi

Otonom sistemlerde güvenlik kısıtlamalarının korunması için kullanılan güvenlik filtrelerinin performansını artıran yeni bir yöntem geliştirildi. Araştırmacılar, Pontryagin Maksimum Prensibi kullanarak güvenlik ihlallerini zar zor önleyen sınır yörüngelerini karakterize etti. Bu yaklaşım, öğrenme tabanlı Hamilton-Jacobi Erişilebilirlik sistemlerinde veri toplama sürecini yönlendirerek, güvenlik açısından kritik durumlar yakınında öğrenme çabalarını yoğunlaştırıyor. Geliştirilen Kontrol Bariyeri Değer Fonksiyonu doğrudan güvenlik filtrelemesi için kullanılabiliyor. Yöntem, özellikle yüksek boyutlu karmaşık sistemlerde kısıt ihlallerine yol açabilecek durumları içeren bilgilendirici verilerin örneklenmesi sorununa çözüm getiriyor. Otonom araç yarışı uygulamasında yapılan deneysel doğrulamalar, PMP örnekleme yönteminin öğrenme verimliliğini artırdığını, daha hızlı yakınsama sağladığını ve başarısızlık oranlarını azalttığını gösterdi.

arXiv (CS + AI) 0