Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/32462
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorLapina, M. A.-
dc.contributor.authorЛапина, М. А.-
dc.date.accessioned2025-12-17T11:16:29Z-
dc.date.available2025-12-17T11:16:29Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationAlam, M., Deepak, Mishra, D., Shahid, M., Lapina, M. Blockchain Driven Generative AI: Ensuring Data Provenance and Model Integrity // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2026. - 1456 LNNS. - pp. 19 - 30. - DOI: 10.1007/978-3-032-07275-7_3ru
dc.identifier.urihttps://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/32462-
dc.description.abstractIntegrating blockchain technology with generative artificial intelligence (GAI) provides a transformative method for ensuring data provenance, model integrity, and trust in AI-generated content. Blockchain’s decentralized and immutable qualities improve transparency, security, and accountability in AI workflows, addressing issues related to data authenticity, model tampering, and ethical standards. This paper examines the intersection of blockchain and GAI, discussing major challenges such as computational overhead, scalability limits, regulatory restrictions, and energy efficiency concerns. It also offers potential solutions, including hybrid blockchain models, Layer 2 scaling techniques, privacy-preserving AI frameworks, and energy-efficient consensus mechanisms. By proposing a structured framework for blockchain-enabled GAI, this research emphasizes its potential to develop resilient and trustworthy AI ecosystems while tackling important technical and ethical issues.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherSpringer Science and Business Media Deutschland GmbHru
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Networks and Systems-
dc.subjectArtificial intelligenceru
dc.subjectModel integrityru
dc.subjectBlockchainru
dc.subjectGenerative AIru
dc.titleBlockchain Driven Generative AI: Ensuring Data Provenance and Model Integrityru
dc.typeСтатьяru
vkr.instФакультет математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червяковаru
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 3844.pdf
  Доступ ограничен
128.76 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.