碳汇交易中的人工智能:使用攻击树来评估低至中等风险场景
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
概括
人工智能 (AI) 增强了碳汇交易,但引入了安全风险. 本研究使用攻击树来识别人工智能驱动的碳市场威胁,并提出了加强安全和全球气候治理的缓解策略.
科学领域:
- 环境经济学环境经济学
- 气候变化缓解减缓 气候变化缓解减缓
- 人工智能安全 的人工智能安全
背景情况:
- 碳排放交易系统对于减少温室气体的排放至关重要.
- 人工智能 (AI) 集成提高了碳汇交易的效率.
- 人工智能带来了重大安全风险,包括数据改和市场操纵.
研究的目的:
- 系统地评估人工智能驱动的碳汇交易系统中的安全风险.
- 识别和评估关键威胁场景及其潜在影响.
- 为碳市场中人工智能提出实际的安全策略.
主要方法:
- 利用攻击树建模来可视化潜在的攻击路径.
- 结合攻击树分析与风险评估理论.
- 定量评估识别风险的可能性,影响和威胁水平.
主要成果:
- 确定了关键的风险场景:数据盗窃,系统操纵,市场操纵和服务中断.
- 量化评估了这些AI相关安全风险的可能性和影响.
- 为已识别的攻击路径开发了有针对性的保护策略.
结论:
- 拟议的框架加强了碳市场中人工智能的风险识别和管理.
- 为有针对性地减轻安全威胁提供科学基础.
- 有助于提高碳交易系统的安全性,稳定性和全球气候治理.

