Problem Space: AI Vulnerabilities and Quantum Threats Generative AI vulnerabilities: model inversion, data poisoning, adversarial inputs. Quantum threats Shor Algorithm breaking RSA ECC encryption. Challenge Secure generative AI models against classical and quantum cyberattacks. Proposed Solution Collaborative Penetration Testing Suite Five Integrated Components: DAST SAST OWASP ZAP, Burp Suite, SonarQube, Fortify. IAST Contrast Assess integrated with CI CD pipeline. Blockchain Logging Hyperledger Fabric for tamper-proof logs. Quantum Cryptography Lattice based RLWE protocols. AI Red Team Simulations Adversarial ML & Quantum-assisted attacks. Integration Layer: Unified workflow for AI, cybersecurity, and quantum experts. Key Results 300+ vulnerabilities identified across test environments. 70% reduction in high-severity issues within 2 weeks. 90% resolution efficiency for blockchain-logged vulnerabilities. Quantum-resistant cryptography maintained 100% integrity in tests. Outcome: Quantum AI Security Protocol integrating Blockchain Quantum Cryptography AI Red Teaming.


翻译:问题空间:人工智能漏洞与量子威胁 生成式人工智能漏洞:模型反转、数据投毒、对抗性输入。量子威胁:Shor算法破解RSA与ECC加密。挑战:确保生成式人工智能模型能够抵御经典与量子网络攻击。解决方案:协同渗透测试套件 五大集成组件:动态应用安全测试(DAST)、静态应用安全测试(SAST)工具(OWASP ZAP、Burp Suite、SonarQube、Fortify)。交互式应用安全测试(IAST)工具Contrast Assess与CI/CD管道集成。区块链日志:采用Hyperledger Fabric实现防篡改日志。量子密码学:基于格的带误差学习(RLWE)协议。人工智能红队模拟:对抗性机器学习与量子辅助攻击。集成层:为人工智能、网络安全和量子专家提供统一工作流。关键结果:在测试环境中识别出300多个漏洞。两周内高危问题减少70%。区块链记录漏洞的解决效率达90%。量子抗性密码学在测试中保持100%完整性。成果:集成区块链、量子密码学及人工智能红队演练的量子人工智能安全协议。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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