The rapid advancement and widespread adoption of generative artificial intelligence (AI) pose significant threats to the integrity of personal identity, including digital cloning, sophisticated impersonation, and the unauthorized monetization of identity-related data. Mitigating these risks necessitates the development of robust AI-generated content detection systems, enhanced legal frameworks, and ethical guidelines. This paper introduces the Digital Identity Rights Framework (DIRF), a structured security and governance model designed to protect behavioral, biometric, and personality-based digital likeness attributes to address this critical need. Structured across nine domains and 63 controls, DIRF integrates legal, technical, and hybrid enforcement mechanisms to secure digital identity consent, traceability, and monetization. We present the architectural foundations, enforcement strategies, and key use cases supporting the need for a unified framework. This work aims to inform platform builders, legal entities, and regulators about the essential controls needed to enforce identity rights in AI-driven systems.


翻译:生成式人工智能的快速发展和广泛应用对个人身份完整性构成了重大威胁,包括数字克隆、高仿冒身份以及身份相关数据的未经授权货币化。缓解这些风险需要开发强大的AI生成内容检测系统、完善法律框架和伦理准则。本文提出了数字身份权利框架,这是一种结构化的安全与治理模型,旨在保护行为、生物特征和基于人格的数字肖像属性,以满足这一迫切需求。DIRF涵盖九个领域和63项控制措施,整合了法律、技术和混合执行机制,以保障数字身份同意、可追溯性和货币化。我们阐述了该框架的架构基础、执行策略以及支持统一框架必要性的关键用例。本工作旨在为平台构建者、法律实体和监管机构提供在AI驱动系统中执行身份权利所需的基本控制措施信息。

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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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