NOMOS 13 ist ein in diesem Buch entwickelter normativer Vorschlag. Die hier aufgeführten Prüfungsfragen und Szenarien sind keine Ergebnisse einer tatsächlich durchgeführten Feldstudie. Auch Beispiele, die einen NOMOS-Score oder eine Konformitätsaussage erwähnen, sind fiktiv; dieses Buch zertifiziert kein System.

Die folgenden Veröffentlichungen weisen auf die Quellen einiger etablierter Begriffe und technischer Unterscheidungen hin. Diese Zitate bedeuten nicht, dass die genannten Personen oder Institutionen NOMOS 13 unterstützen. Technische Aufzeichnungen und Maschinenregeln sind erläuternde Schemata; sie dürfen weder als lauffähige Software noch als universelles Datenschema oder als Garantie für Anwendungssicherheit verwendet werden. Die Endung .example in Domainnamen kennzeichnet eine beispielhafte Verwendung.

Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)

National Institute of Standards and Technology · 2023

Kontext zum Risikomanagement. Kein Beleg für eine Validierung von NOMOS.

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf

OECD AI Principles

OECD · 2019; 2024 aktualisiert

Kontextueller Bezugspunkt für Menschenrechte, Transparenz und Rechenschaftspflicht.

https://oecd.ai/en/ai-principles

Privacy as Contextual Integrity

Helen Nissenbaum · 2004 · Washington Law Review 79(1), 119

Quelle des in Artikel 4 behandelten Begriffs der kontextuellen Integrität.

https://digitalcommons.law.uw.edu/wlr/vol79/iss1/10/

The Protection of Information in Computer Systems

Jerome H. Saltzer und Michael D. Schroeder · 1975

Eine etablierte Quelle des in Artikel 6 behandelten Prinzips der geringsten Privilegien.

https://web.mit.edu/Saltzer/www/publications/protection/

Making retries safe with idempotent APIs

Malcolm Featonby · Amazon Builders' Library

Die in Artikel 6 vorgenommene Abgrenzung zwischen einer Transaktionskennung und einem API-Verhalten, das eine tatsächliche Wiederholung der Wirkung verhindert.

https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/