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II。 文学评论A. 人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。 借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。 本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。 自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。II。文学评论A.人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。B.在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。对AI有效性的广泛数据集的依赖构成了隐私风险，而培训数据的偏见可能会导致歧视性结果和威胁评估。为了解决这些问题，作者提出了强调治理框架，透明度和包容性的系统方法。建议使用公平意识算法设计，定期审计和利益相关者参与等最佳实践，以确保AI在网络安全方面的道德和负责任部署。
在网络安全中使用人工智能的道德问题
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