methodology for assessing risks of artificial intelligence technologies application in the information and analytical activities of military authorities
- Authors: Nikolaev A.E.1, Abramov I.A.1
-
Affiliations:
- Военный университет радиоэлектроники
- Issue: Vol 3, No 201-202 (2025)
- Pages: 31-37
- Section: Articles
- URL: https://journals.rcsi.science/2306-1456/article/view/312219
- ID: 312219
Cite item
Full Text
Abstract
The article is devoted to the issue of assessing risks of using artificial intelligence technologies in the information and analytical activities of military authorities. It provides a theoretical description of the «risk» category and clarifies its significance for the technology application environment. The systemic nature of the risk and its dependence on the subsystems of the artificial intelligence system are determined, the need for its research is determined by considering the codependent risk. The classification of probable risks, particular factors and threats describing them is given. A system of indicators for assessing risks of using artificial intelligence technologies in the information and analytical activities of military authorities has been developed, and the procedure for calculating them has been proposed.
About the authors
A. E. Nikolaev
Военный университет радиоэлектроники
Author for correspondence.
Email: vure@mil.ru
д-р экон. наук, доцент
Russian FederationI. A. Abramov
Военный университет радиоэлектроники
Email: vure@mil.ru
преподаватель кафедры иностранных языков
Russian FederationReferences
- Белик А.Г. Качество и надежность программных систем: учеб. пособие. Омск: ОмГТУ, 2018. 80 с.
- Hong Y., Lian J., Xu L., Min J. et al. Statistical Perspectives on Reliability of Artificial Intelligence Systems, Department of Statistics, Virginia Tech, Blacksburg, 2021. 40 p.
- Чекал Е.Г. Надежность информационных систем: учеб. пособие. Ч. 1. Ульяновск: УлГУ, 2012. 118 с.
- Угрозы информационной безопасности. URL: https://searchinform.ru/informatsionnaya-bezopasnost/osnovy-ib/ugrozy-informatsionnoj-bezopasnosti/ (дата обращения: 17.09.2024).
- Konstantopoulos S. On the Reliability of Artificial Intelligence Systems: 13th EETN Conference on Artificial Intelligence (SETN). Piraeus, Greece, 2024. 5 p.
- Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А., Чижов И.В. Основания для работ по устойчивому машинному обучению // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Вып. 9. № 11. C. 68–73.
- Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А. Об устойчивости и безопасности систем искусственного интеллекта // Международный журнал открытых информационных технологий. 2022. Вып. 10. № 9. С. 126–132.
- Лаврищева Е.М., Зеленов С.В., Пакулин Н.В. Методы оценки надежности программных и технических систем // Труды ИСП РАН. 2019. Т. 31. № 5. С. 95–108.
- Mortajia S.T.Y., Sadeghi M.E. Assessing the Reliability of Artificial Intelligence Systems: Challenges, Metrics, and Future Directions // International Journal of Innovation in Management Economics and Social Sciences. 2024. Vol. 4. No 2. Pp. 1–13.
- Hamon R., Junklewitz H., Sanchez I. Robustness and Explainability of Artificial Intelligence — From technical to policy solutions, Publications Office of the European Union, Luxembourg, Luxembourg, 2020. 36 p.
- Антонов С.Г., Климов С.М. Методика оценки рисков нарушения устойчивости функционирования программно-аппаратных комплексов в условиях информационно-технических воздействий // Надежность. 2017. Т. 17. № 1. С. 32–39.
Supplementary files
