استفاده از هوش مصنوعی توضیح پذیر (Explainable AI) در افزایش امنیت و اعتمادپذیری سیستم های پایگاه داده

با گسترش سریع حجم داده ها و اهمیت ذخیره و مدیریت داده های علمی، پایگاه های داده علمی به یکی از منابع حیاتی تحقیقات و تصمیم گیری علمی تبدیل شده اند. هم زمان، افزایش تهدیدهای امنیتی و نگرانی های مربوط به اعتمادپذیری داده ها موجب شده است تا پژوهشگران و مدیران سیستم ها به دنبال راهکارهایی نوین برای تضمین امنیت و شفافیت پایگاه های داده باشند. هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) به عنوان یک شاخه از هوش مصنوعی، توانسته است با ارائه مدل هایی که تصمیمات آنها قابل توضیح و تحلیل هستند، به کاربران و مدیران سیستم کمک کند تا رفتار سیستم ها را بهتر درک کنند و سطح اعتماد به داده ها و نتایج آن ها را افزایش دهند. این مقاله با بررسی اصول XAI، کاربردهای آن در پایگاه های داده علمی، روش های افزایش امنیت و اعتمادپذیری، و چالش های اجرایی مرتبط، نشان می دهد که استفاده از XAI می تواند به بهبود عملکرد سیستم های علمی، کاهش تهدیدهای امنیتی و ارتقای شفافیت فرآیندهای پردازش داده کمک کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی توضیح پذیر ، امنیت داده ، اعتمادپذیری ، پایگاه داده علمی ، تحلیل داده