人工智能机器人中数字孪生系统的隐私攻击综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过整合人工智能 / 机器学习（AI / ML）和数字孪生（DT）技术，工业 4.0 见证了复杂机器人的崛起。本文调查了针对 AI 和 DT 模型启用机器人的隐私攻击。讨论了 ML 模型的渗透和数据泄露，以及从一阶模型（如基于物理的模型）中提取模型的潜在能力。我们还讨论了 DT 集成机器人的设计考虑，涉及 ML 模型训练、负责任的 AI 和 DT...
本文调查了AI和DT模型启用机器人的隐私攻击，讨论了ML模型的渗透和数据泄露，以及从一阶模型中提取模型的潜在能力。主张一个可信的自治途径，强调将机器人、人工智能和数字孪生技术与道德框架和可靠性原则相结合，以实现安全可靠的AI机器人系统。
