敵対的攻撃
不正な出力を引き起こすために、誤解を招く入力を導入してAIモデルを操作する技術です。
意図的に、時には目に見えない形で、AIモデルの意思決定境界の脆弱性を突くために入力データ（画像、テキスト、音声など）に加えられる修正。これらの攻撃はブラックボックスシステムの弱点を浮き彫りにし、積極的な防御の必要性を促進します：対抗的訓練（訓練中に作成された例を注入）、入力データのクレンジング層、継続的な「赤チーム」ペネトレーションテスト。
セキュリティ研究者たちは、ストップサインに微小で巧妙なステッカーを貼り、自動運転車のビジョンシステムがそれを「速度制限45」と誤認するようにします。自動車メーカーは、対敵例の検出器を統合し、ランダム化された入力前処理でモデルを強化することで対応します。
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