敵対的AIの脅威と対策
目次:
- はじめに
- データの供給チェーン攻撃に関する理解
- データ汚染攻撃とは何か?
- データの供給チェーン攻撃の具体的な例
- データの供給チェーン攻撃の意図と目的
- イーバジョン攻撃:分類器の誤認識を回避する方法
- イーバジョン攻撃の基本原理
- イーバジョン攻撃の具体的な例
- イーバジョン攻撃への対策方法
- インフェレンス攻撃:プライバシー情報の抽出とデータの窃取
- インフェレンス攻撃とは
- インフェレンス攻撃のリスクと具体的な手法
- インフェレンス攻撃からのデータ保護方法
- データの供給チェーンとモデルの管理の重要性
- データ供給チェーンの管理方法
- モデルの開発ライフサイクルと品質管理
- データの供給チェーンとモデルの管理へのアプローチ
- 脆弱性低減策:ロバストなAIシステムの構築
- ロバストネスのためのトレーニングとテスト
- AIの機能に対するモニタリングとアノマリー検知
- AI信頼性の文化を確立する
- まとめ
- よくある質問
第1章:はじめに
おはようございます。今回のプレゼンテーションをご視聴いただき、本当にありがとうございます。私はEdwin Begoliと申します。このプレゼンテーションで、私は【Adversarial AI(敵対的AI)の一般的な紹介】についてお話しする予定です。敵対的AIの本質や脅威の性質、およびその影響について考察し、実際の対策方法についても触れていきます。このトピックは広範で複雑なため、すべてを網羅することはできませんが、様々なサブトピックについて触れながら、できるかぎり具体的に解説します。
第2章:データの供給チェーン攻撃に関する理解
データの供給チェーン攻撃とは、モデルのトレーニングフェーズ中にモデルに異常を引き起こす要素を挿入する攻撃です。これにより、トレーニング中にモデルが間違った判断をする可能性があります。例えば、特定の画像認識モデルにおいて、異なるカテゴリーの画像を故意に混ぜることで、モデルの精度を低下させるような攻撃が考えられます。
具体的なデータの供給チェーン攻撃の例として、スキンレジェクトの分類モデルにおいて、モデルが悪性の画像と定規を関連付けてしまうバグが発生した事例があります。これは、本来的には関連性のない要素を関連付けてしまい、モデルの判断が混乱する結果をもたらします。
データの供給チェーン攻撃の主な意図は、モデルを誤認識させることにあります。具体的には、敵対的な要素をトレーニングデータに挿入し、モデルの判断を誤らせることが狙いです。
以上は第2章の概要です。次に、イーバジョン攻撃について詳しく見ていきましょう。
第3章:イーバジョン攻撃:分類器の誤認識を回避する方法
イーバジョン攻撃とは、トレーニング済みのモデルに意図的に加工を施し、モデルの分類結果を誤らせる攻撃です。これにより、モデルが本来のクラス分類から外れた結果を出力する可能性があります。具体的な例を挙げると、画像認識モデルに対して、一部のピクセルを変更することでモデルの判断を誤らせる攻撃が考えられます。
イーバジョン攻撃の原理は、モデルが特定の特徴を基に画像を分類しているため、その特徴をひっくり返すようなピクセルの操作を行い、モデルの認識結果を変化させることです。具体的な攻撃手法としては、「急速勾配符号化法(Fast Gradient Sign Method)」などがあります。
イーバジョン攻撃に対する対策としては、以下の方法が考えられます。まず、モデルのトレーニングにおいて、攻撃に対する耐性を持たせるために、加工されたデータや外れ値のデータを組み込むことが重要です。さらに、モデルの開発ライフサイクルにおいては、テストやモニタリングを通じてモデルの性能を評価し、異常な挙動を検知することが必要です。
以上は第3章の概要です。次は、インフェレンス攻撃について見ていきましょう。
【続く】