大規模AIモデルに対するいくつかの攻撃方法

人工知能やビッグデータなどの新技術の応用と推進に伴い、ビッグモデルも人気の技術となっています。もちろん、組織や個人はさまざまなテクノロジーを使って攻撃を始めるでしょう。

モデルに対する攻撃には多くの種類がありますが、よく言及されるもののいくつかを以下に示します。

（１）敵対的サンプル攻撃：

敵対的サンプル攻撃は、最も広く使用されている機械学習攻撃方法の 1 つです。攻撃中、攻撃者は元のデータ サンプルに小さな変動 (モデルを欺く可能性のある誤った分類や予測など) を追加して敵対的サンプルを生成し、モデル機能を変更せずに機械学習モデルの分類器出力を誤解させます。

（２）データポイズニング攻撃：

データ ポイズニング攻撃は、モデルの使用を破壊または破壊するために、トレーニング データに誤ったデータや破壊的なデータを追加することによって実行されます。

注: 敵対的サンプル攻撃とデータ汚染攻撃は多少似ていますが、重点を置く側面が異なります。

（３）モデル窃盗攻撃：

これは、ブラックボックス検出を使用してモデルを再構築したり、トレーニング データを回復したりするモデル反転および盗難攻撃です。

（4）プライバシー漏洩攻撃：

データはモデルのトレーニングに使用される中核的な資産であり、攻撃者が正当な接続やマルウェアからこのデータを不正に取得し、ユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。そして、それを使用して独自の機械学習モデルをトレーニングし、データセットのプライバシー情報を漏洩させます。

もちろん、セキュリティ保護の方法は数多くありますが、以下はそのほんの一部です。

（１）データ拡張

データ拡張は、データセット内のサンプルの数と多様性を増やすことができる一般的なデータ前処理方法です。このテクノロジーはモデルの堅牢性を向上させ、敵対的サンプル攻撃の影響を受けにくくするのに役立ちます。

（２）敵対的訓練

敵対的トレーニングは、敵対的サンプル攻撃から身を守るためによく使用される方法でもあります。敵対的サンプルからの攻撃に抵抗する方法をモデルが学習できるようにすることで、攻撃に対するモデルの堅牢性が向上し、モデルが敵対的サンプルに適応しやすくなります。

（３）モデル蒸留

モデル蒸留技術により、複雑なモデルを小さなモデルに変換できます。小型モデルの方がノイズや外乱に対して耐性が高いためです。

（４）モデルの統合

モデル統合とは、複数の異なるモデルを使用して予測を行うことで、敵対的サンプル攻撃のリスクを軽減することです。

（５）データのクリーニング、フィルタリング、暗号化

データのクリーニング、フィルタリング、暗号化も一般的に使用される保護方法です。

（６）モデルの監視とレビュー

モデルの監視と監査は、トレーニング プロセスと予測タスクにおける異常な動作を識別し、モデルの脆弱性を早期に検出して修正するのに役立つプロセスです。

今日の技術の急速な発展により、攻撃者はさまざまな技術的手段を使用して攻撃を仕掛け、防御者はセキュリティ保護を強化するためにより多くの技術を必要としています。したがって、データのセキュリティを確保しながら、新しい技術と方法を常に学び、適応する必要があります。