Verified Machine Learning Infrastructure: Formal Methods for Trustworthy Artificial Intelligence Deployment

(검증된 머신러닝 인프라: 신뢰할 수 있는 인공지능 배포를 위한 형식적 방법론)

목차

About This Report iii


Summary v


Tables xi


CHAPTER 1

Introduction 1

The Security Problem 1

Why Formal Verification 1

Strategic Context 2


CHAPTER 2

Methodology 5


CHAPTER 3

Findings 7

The Risk Landscape 7

What Verification Can and Cannot Address 8

Component Priorities: Where to Start 9

Barriers to Development and Adoption 10

Stakeholder Landscape 12

The Specification Challenge 12

AI-Assisted Formal Methods 13


CHAPTER 4

Toward a Community Technical Roadmap 17

Verified Foundations 17

Verified Control Plane 17

Distributed Systems and Crosscutting Challenges 18

Open Questions 18

A Minimal Verified Inference Stack 18


CHAPTER 5

Preliminary Recommendations 19

For Frontier AI Labs and Hyperscalers 19

For the Formal Methods Community 19

For Hardware Vendors 20

For Government Agencies 20

For the Broader Community 20


CHAPTER 6

Conclusion 21

해시태그

#AI인프라보안 #형식적검증 #머신러닝 #사이버보안 #AI안전

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