文摘
人工智能(AI)已成为无所不能的各种各样的应用和优势。考虑硬币的另一面,爆发的技术创造了的情况下,需要更多的谨慎态度数据和系统的安全。因此,防范网络安全日益增长的威胁,需要一个健壮的AI平台支持的机器学习和其他支持性技术被组织得很好。人工智能是一个更受欢迎的话题,有赞美文献中可用的存储库。因此,系统安排的文学可以帮助识别正确的人工智能平台,可以提供身份管理和访问控制的需要是小时。在此背景下,本研究是委托一个系统的文献综述(SLR)完成的必要性。文学与人工智能和身份和访问管理(IAM)是来自知名同行评议的数字图书馆系统分析和评估目的使用系统评价准则。因此,最后的文章列表相关的框架研究问题相关的研究主题是获取并彻底了。文献报道,提出系统性的研究工作从2016年至2021年期间(包括2021年的一部分)进行了分析,共有43个论文描述更多选择的相关研究领域。这些文章从ProQuest积累,斯高帕斯,泰勒& Franics科学指引,威利在线存储库。 The article's contribution can supplement the AI-based IAM information and steer the entities of diverse sectors concerning seamless implementation. Appropriate suggestions are proposed to encourage research work in the required fields.
1。介绍
二战期间被概念化,名叫在1950年代,在2000年代和更新,人工智能(AI)引发了全球创新景观(3- - - - - -5]。一方面,AI引发了各种技术在所有领域,另一方面,它创造了更多的安全问题在所有领域。昔时,安全的担忧被用来限制到一个特定的行业或部门。然而,企业级系统的出现,提高了综合安全解决方案的必要性,人工智能已经成为一个万能的(6- - - - - -9]。因此,人工智能平台,为组织提供安全解决方案通过身份访问管理(IAM)和治理已经成为最受欢迎。研究证实AI提供了更大的动力的身份和访问管理所有部门(3,10,11]。
随着人工智能的越来越多的关注,身份访问管理已成为至关重要的实体和抛出的挑战。同样,无数的特定领域的广泛应用程序定制(12- - - - - -14]。在先进的平台,更为普遍的威胁包括完全自动化的系统,预测情报造型,和其他先进的技术(4,5,15]。身份和访问管理多部署在连接和自动车辆通过绩效评估指标(骑士),先进的司机助理系统,安全分析物联网设备通过移动计算,等等(14,16]。讨论的毁灭性影响Equifax, Diesch et al。6点名)技术缺陷导致综合并发症相关身份、治理和访问控制。随着科技的发展,一直是一个需要更新的安全结构,框架和政策的组织。因此,访问权限管理可以纳入安全概要(17]。
AI-enabled平台加上严格的安全性配置文件和访问管理被认为是市场的未来领袖(7,9,18]。然而,它是一个不可否认的事实,有很多实例AI-enabled系统导致错误的决定。Krupiy共享实例中AI-enabled决策未能正确的权利(19]。此外,退款权利的不公平做法/决策人工技术为基础的游戏引起了国王et al。20.]。这些谬论往往最终消费者保护问题。因此,用户的效率和有效性权利通过一个健壮的AI框架给予高度重视。身份和访问管理模型,它包括组件(如用户认证服务的访问,访问管理服务,身份管理服务、人工智能和更多的,可以提供解决方案改善(21- - - - - -23]。
讨论5 g的功能被整合体系结构和安全性配置文件作为一个服务质量的一部分,Peinado et al。24]感到对访问控制的需要,突出问题与现有的安全机制,提出网络信息和见解可以帮助开发一个框架来克服人工智能安全问题的缺点。然而,信息安全风险总是存在于每一个域(校园云或mobility-based)和挂载技术出现。在一项研究中对现代信息安全风险通过网络攻击的连接自动车辆(骑士),它是觉得网络保护技术加上预测分析可以帮助对抗风险(25]。Methta et al。26]共享应用程序的智能制造分析生产过程中(isa - 95)提供安全系统提供有效的授权和使用预测模型。
1.1。问题陈述
以来,基于人工智能的平台身份管理和访问控制是非常需要所有类型的科技型组织/设置,文学的主题是庞大的。动态的认知阶段的产物和可用性相关的丰富的文学这些先进的技术提高了组织的需要通过系统的文献回顾。可用的文献回顾,并制定以下研究问题了解人工智能的相关概念之间的连接在一个更好的问题。
1.2。目标
这单反工作包括的主要目标系统地分析了现存的报道(在获得好评的在线存储库)从2016年到2021年期间为确保高安全性和真实性在组织内使用人工智能和机器学习技术。基于系统的评估,识别差距在发表的研究工作并提出新的研究方向研究人员探索在不久的将来。这些新的研究方向不仅精确作战的差距解决系统分析也在组织确保高安全性和完整性。吸引研究人员和企业家贡献在嵌入式领域和智能应用领域为软件开发人员和工程师打开新的机会展示他们的技能通过开发最佳安全模型。
1.3。研究问题
两个研究问题是制定评估可用的文学作品发表在该字段下面列出:(一)我们怎样才能提高效率和有效性的用户访问和福利审查过程使用AI功能?(b)我们如何能降低信息安全风险的生成和利用预测情报吗?
尽管有许多人工智能干预在全球范围内,他们要么局限于身份治理或访问控制机制。理解需要上升的话题(身份管理和访问控制)在人工智能的时代,这些动态概念的意义,一个系统的文献回顾计划。研究进展如下。系统文献综述方法解释;研究过程遵循协议的建议(1,27,28]。搜索结果按照研究问题及其质量评估是在以后的部分。
剩下的纸是组织如下。提出的系统评价过程和实验设置节简要解释2的纸。这个单反相机工作的结果和系统分析的结果与讨论详细的节3。部分4本文概述了结论的单反其次是影响工作,和未来的研究方向介绍了部分5的纸。
2。系统文献综述法
系统文献综述的过程就是识别和分析文学通过识别可用的差距可用相应的研究工作,建议未来的研究工作。记住这些应用程序,大多数研究人员,实业家,医生建议进行系统性的研究工作得到更新的新的研究报告感兴趣的话题。同时,再决定一个新的研究方向,他们进行系统分析,发现现有研究的空白的趋势。“人工智能”一词是一个术语,与人工智能技术被部署在每一个领域,尤其是在新兴行业(29日- - - - - -31日]。文章提出了图书馆研究从著名的下载数据。这些库选择取决于数据可用性相关研究主题和图书馆的声誉。因此,研究问题框架,选择5个数据库来执行单反。图的流程图1解释了单反所涉及的步骤执行过程。
因此,研究问题的答案,用关键字查询准备,也叫搜索字符串。字符串是框架通过选择关键词的研究问题。在某些数据库,其中关键词的组合不会导致一个文章列表,简单查询提取相关文章。研究的问题和关键字的组合框架以及研究问题的相关性给出了表1。
决定了研究的问题和关键字的组合,一系列著名的科学数据存储库named-Science直接,威利在网上,Proquest Tandfonline, Scopus-are审查。人工智能是最支持,技术人工制品研究得多,和无数的技术进步正在飞涨在这一领域。因此,评价有关人工智能的最新发展,单反论文认为文章过去五年(2016 - 2020)和2021年的几个月,论文发表在2016年和2021年4月。此外,随着人工智能应用程序众多跨领域/主题,文章与“计算机科学”或“业务”相关主题研究只考虑。这种过滤是为了获取相关研究问题的文章。随着全球数据库由AI文学在各种语言中,约束相关语言也征收,因此,研究透露在只说英语的文章。同样,由于限制下载文章的全部内容,开放获取文章仅被认为是研究。图中给出的条形图2讲述的文章收集总数按出版年。
因此,共有124篇文章被认为是在这项研究中,对于单反,确定数据存储库的94篇文章发表的2016 - 2021年之间只是认为,剩下的文章(30)被认为是概念的研究工作的支持。单反的约束范围保持征收的研究问题。数据源的类型检查和审查提供在表的日期2。
如表所示2,共有8361篇文章(两个研究问题)选择五个库/数据集选择的两个研究问题。进入查询后的结果为两个研究问题是过滤使用不同的标准。他们一年、文章类型、主题、语言、在开放源代码可用性等等。这些标准列在图3。
背后的基本原理的形成基于研究的两个问题是选择查询的文献评价世界各地出现的最新技术在人工智能领域和下载这样的文章。此外,文学除了研讨会/会议论文集等物品,白皮书,省略项报告的组织,和其他的搜索。结果在参考书目(.bib)文件格式下载。这些文件被组织成数据的相应文件夹Mendeley图书馆使用引用管理器软件。从收集的文章列表,重复检查,因此,更新列表准备。共8391篇文章(8361单反和30支持文献)收集研究,七篇文章被认为是重复的,因此从研究列表中删除。整个过程所涉及的步骤是描绘在图4。
因此,通过输入的查询检索8361篇文章研究问题的单反。然而,部署标准后,过滤导致80和14文章研究问题RQ1 RQ2,分别(表2)。RQ1数字library-wise文献表明,40篇文章从科学直接检索,29从威利在线,从ProQuest 2,从斯高帕斯从Tandfonline 4和5。同样,RQ2, 5篇文章从科学直接检索,4从威利在线,1从ProQuest,从Tandfonline 2, 2从斯高帕斯。除了文章相关的五个数据存储库,支持人工智能相关的文章收集在一个文件夹命名为他人。因此,文章收集的总数(124)看起来在图表示5。
2.1。研究选择
文章因此使用参考下载管理器中选择,Mendeley,放置在单独的文件夹命名/库。其他文章选择的概念基础研究从各种来源被放置在文件夹”。”文章综述了单独的相关性有关摘要和内容。这个过滤过程辅助识别现有的文献可以帮助回答研究问题。文章的内容和文章的适用性进行了验证与文学作品的帮助讨论Kitchenham et al。27]。图表的数据6和7解释的相对比例的文章来自各种著名的数字存储库的研究问题RQ1 RQ2单独。
同样,文章从数据库第二研究问题(RQ2)中描述下面的图表。
2.2。质量检查
有下载的文章,这是同样重要的17,32)检查文章的质量评估的相关性研究的问题。文章综述了选择单反单独理解内容的适宜性程度回答研究的研究问题。正如学者所提倡的单反的方法,文章综述了和被分配到合适的值通过检查其内容相关性。图8在这个过程中强调了质量评估流。Q1。本文提供一个内容基本理解的手段提高用户访问和权利审查过程有效性使用AI功能?Q2。本文提供的方法来减少安全风险的信息生成和利用预测情报吗?
文章收集了单独使用上面的问题,和他们有一个值1(是)如果文章的内容添加到寻求问题。同样,如果这篇文章是部分能够回答这些问题,这是给定一个值0.5(部分)。否则,该值分配是0(不)。因此,文章的质量评估获得的值绘制为更好地理解下面的图表。
聚合值计算方法后,提出了Tahir et al。7),估计质量评估的总分。有两个研究问题,0.5是决定的截止值确定最相关的文章。如果聚合值大于或等于0.5,本文选择考虑到是餐饮的信息研究的问题。这样一个过程中所列出的文章给出了表3。文章的分数小于0.5研究不考虑。
“总分”的值通过质量评估表中可以看到3。它可以观察到,更多相关文章研究问题的降序排列的总得分。然而,它可以注意到第一研究问题相关的文章比第二个更可用。这证实了研究工作的需要有关预测智能建模的信息安全机制。
3所示。结果与讨论
这部分论文的概述了结果和讨论的基础上,分析使用最后一组相关的文章。最近,人工智能已经应用在不同研究领域由于其高功能产生最佳结果的相对较小时间仿真和硬件成本较低。记住这些应用程序,研究人员报道大量的出版物在选定的领域。回顾这些研究文章和检索的信息关于一个特定的兴趣是一个忙碌的工作。为解决这一问题,提出了一种系统的研究工作,分析了研究工作报告从2016年到2021年期间(包括2021)的一部分,轮廓最相关的该领域的研究报道。选择两种不同的研究问题描述这个系统分析。强调结果和讨论下面根据制定的研究问题。
3.1。RQ1:我们如何才能提高效率和有效性的用户访问和福利审查过程使用AI功能?
数据管理系统的缺陷组织导致企业体制机制的许多漏洞。有许多例子等这些技术分层访问设置,云服务器设置,和其他人23,40]。身份和访问管理的概念(IAM)和福利回顾可以被理解为传统和基于云计算的21,39]。前我的数字身份的人为主。然而,在后一种情况下,一系列的概念,如IoT-based分散的标识符,可验证凭证打开我的新途径。尽管如此,新兴的人工智能应用引发了探索有效的方法来访问和权利审查过程在不同的领域(19,36]。
相反,作者还强调了可能的一般错误的身份和访问管理和福利使用人工智能技术审查。例如,基于ai退款权利的过程中出现的错误在共享视频游戏20.]。提倡的是人工智能技术必须考虑到社会、心理、法律框架和面向用户方面规定。此外,由于发生的错误偏见基于ai的福利社会公正过程突出了Krupiy et al。19]。根据所进行的研究考虑到基于AI社会不公的事件机制,导致个人缺点和歧视,建议采用人工智能决策考虑加上人类的决策。只有通过嵌入,定制和可行的程序可以增加AI-enabled用户访问和福利审查过程的效率和有效性。
3.2。RQ2:我们如何才能降低信息安全风险的生成和利用预测情报吗?
在这个信息时代,安全技术的升级和恶意软件变得更加普遍,导致很多有意的和无意的安全风险。许多安全模型是解释说,可以帮助预测和有效应对信息安全风险。预测建模技术部署在很多方面降低信息安全风险。例如,模型如security-as-a-service (Saas),身份访问管理(IAMaas),身份管理作为服务(IDaaS),和其他安全通过云服务提供建议。讨论了关于人工智能医疗解决方案,昆兹et al。48)认为,在新兴医疗后,人工智能的应用,模型预测和保护用户的安全和隐私不仅通过归纳,还演绎披露是备受期待。
解释未来人工智能的作用,Shabbir et al。3)共享的意义从GUI过渡到崔和解释预测模型可以预测各种重要方面发挥了重要作用的技术。此外,软件开发的瀑布模型的意义和集成人工智能是由Kulkarni和Padmanabham37]。预测模型的角色加上其他技术在软件开发中也提出了信息的有效管理。详细阐述了优势分析和预测智能念佛et al。40]解释预测智能可以帮助企业管理的物联网设备。
身份管理和访问控制与技术进化变得复杂。系统的需求和他们的管理也增加以及从本地area-bound网络转移到基于云计算的网络。这样的要求之一,文物是一个安全的系统。人工智能是一个改变游戏规则在各个领域;组织支持AI跨越空间的身份治理和访问管理。现在单反是委托组织文学进化这些线条来补充发展信息与身份管理,访问控制和人工智能。研究问题准备达到的目标学习单反。著名文学获得有关这些问题从五个数字存储库。
从存储库中选择同行评议的文章,主题检索的相关文献研究实施一般包含和排除标准。过滤列表的文章了,他们的相关性标识内容质量。因此,研究问题与内容得到回答。然而,随着研究主题基于ai的身份管理和访问控制仍处于初期阶段,没有特定领域,相关文献发现非常不足。研究工作在这些线可以支撑的来龙去脉对全球行业特定的主题。
4所示。结论和建议
人工智能发挥了革命性作用在不同的研究领域包括医疗、模式识别问题,大数据,交通,和许多其他人。系统分析后,得出的结论是,人工智能应用程序都想尽了一切在目前技术时代。然而,特定的AI平台与用户取向、社会取向、和兼容性是备受期待的研究社区和组织。文献强调了需要特定AI-enabled网络安全工具,可以防范新出现的网络威胁和主动预测可能的风险。此外,与传统campus-confined信息安全系统、企业级和基于云计算的智能平台,提供无缝的身份管理和用户访问可以解决一系列的安全挑战关于跟踪、管理和限制权利服务的访问。获得的输入相关的单反AI平台和身份治理透露,颂扬文学的发展,突出人工智能的功能提供信息安全的组织。从microunits转向macroentities,信息安全已经成为一个至关重要的因素。同时,用户访问的权利变成了纯粹的存在不可避免的以数据为中心的组织。然而,一个彻底的文章收集了关于两个研究问题提供激动人心的事实。观察到的文献,有更多的研究工作对于前者比后者的研究问题。
5。影响和未来的研究方向
以下是这个单反的含义和未来研究方向:(1)单反可以积累更多的输入对提高用户访问的效率和有效性和权利审查过程使用人工智能功能。(2)此外,文学建立了还需要更多的研究工作要鼓励关于信息安全风险生成和利用预测情报。之后,越来越多的恶意软件技术,数字经济和传播的以数据为中心的企业,都需要部署安全系统和支撑框架的最新信息。这个必要性高度优先的工作是整个域,这只能用严格的帮助来实现人工智能平台和高效的预测建模系统。(3)混合深度学习模型和智能人工智能解决方案的新的未来工具IIoT应用程序。
数据可用性
没有数据被用来支持这个研究的发现。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作是由卡塔尔大学(内部批准号ircc - 2021 - 010)。