Revisão sistemática da literatura sobre viés de género e aprendizagem máquina na segurança
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Data
2023-10
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Editora
Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
Resumo
O presente estudo foi desenvolvido com o propósito de: analisar os desafios da utilização de dados com viés de género para a aprendizagem da máquina na segurança. A procura das limitações da aprendizagem máquina e o debate sobre o contágio por via de dados desequilibrados na fase do treino, nomeadamente na dimensão do género, foi baseado no protocolo Prisma. Depois de serem definidas as palavras-chave a procurar e os critérios de exclusão, a densificação da análise das 39 investigações selecionadas foi promovida por via da utilização do VOSviewer, do Connected papers e do Treecloud. A conjugação das técnicas e procedimentos anteriores possibilitou concluir que: (1) os vieses cognitivos podem existir na aprendizagem máquina devido ao recurso a dados desequilibrados para treino; (2) proporcionar um treino com dados equilibrados (também sobre o género) a uma rede aumenta a sua resiliência; (3) é possível introduzir algoritmos com atributos gender sensitive para mitigar vieses na aprendizagem máquina; (4) existe um gap sobre investigações científicas relativamente a vieses de género no campo da segurança.
Descrição
Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
Palavras-chave
APRENDIZAGEM COMPUTACIONAL, SEGURANÇA, PROCESSAMENTO DE DADOS, ENVIESAMENTO, GÉNERO, INFORMÁTICA, COMPUTER SCIENCE, MACHINE LEARNING, SECURITY, DATA PROCESSING, BIAS, GENDER
Citação
Malheiro, L C R, Bessa, F J D C, Reis, J C G D & Saraiva, L E 2023, 'Revisão sistemática da literatura sobre viés de género e aprendizagem máquina na segurança', Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, vol. 2023, no. E62, pp. 182 - 194.