カーボンシンク取引におけるAI:攻撃ツリーを使用して,低リスクから中程度のリスクのシナリオを評価する
Mingqi Zhu1, Hui Huang2, Kaisheng Di3,4,5
1School of Business and Management, Jilin University, Changchun, Jilin, China.
Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis
|February 20, 2026
まとめ
人工知能 (AI) は,カーボンシンク取引を強化しますが,セキュリティリスクも導入します. この研究は,AIによって引き起こされる炭素市場の脅威を特定するために攻撃ツリーを使用し,強化されたセキュリティとグローバルな気候ガバナンスのための緩和戦略を提案しています.
科学分野:
- 環境経済学 環境経済学
- 気候変動の緩和 気候変動の緩和
- 人工知能のセキュリティー
背景:
- 炭素排出量取引システムは,温室効果ガスの削減に不可欠です.
- 人工知能 (AI) の統合は,カーボンシンク取引の効率性を高めます.
- AIは,データ改ざんや市場操作を含む,重大なセキュリティリスクをもたらします.
研究 の 目的:
- AI駆動のカーボンシンク取引システムにおけるセキュリティリスクを体系的に評価する.
- 主要な脅威シナリオとその潜在的な影響を特定し,評価する.
- 炭素市場におけるAIのための実用的なセキュリティ戦略を提案する.
主な方法:
- 潜在的な攻撃経路を視覚化するために,攻撃ツリーモデリングを使用しました.
- アタックツリー分析とリスク評価理論を組み合わせたものです.
- 特定されたリスクの可能性,影響,および脅威レベルを定量的に評価した.
主要な成果:
- 主要なリスクシナリオを特定した:データ窃盗,システム操作,市場操作,サービス中断.
- これらのAI関連のセキュリティリスクの可能性と影響を定量的に評価した.
- 特定された攻撃経路に対する標的型保護戦略の開発.
結論:
- 提案された枠組みは,炭素市場におけるAIのリスクの特定と管理を強化します.
- 安全保障上の脅威の有意な緩和のための科学的根拠を提供します.
- 炭素取引システムの安全性,安定性,およびグローバルな気候ガバナンスを改善することに貢献します.
