サイバーセキュリティの専門家が知っておくべきAIフレームワーク

1. AIフレームワークの重要性

AIフレームワークは、人工知能のオペレーティングシステムであり、基本ソフトウェアであり、アルゴリズムとアプリケーションの基盤です。 AIの世界には、「フレームワークを持つ者が世界を支配する」という噂があります。これはAIフレームワークの重要性を示しています。フレームワーク思考を通じて、人工知能の3つの柱（アルゴリズム、コンピューティングパワー、データ）を統合します。一流のAI企業になりたい場合、AIフレームワークはコアな競争上の優位性の1つです。このようにして、他者に制御されることはなく、基本的なAI研究能力を発揮できます。これが、AI企業が独自のAIフレームワークの開発を競っている理由です。 AIフレームワークは、武術における優れた内力のようなものです。内力のサポートがなければ、どんな武術の動きも結局は派手な動きになってしまいます。達人同士の究極の競争は、内力に関するものです。

AI フレームワークについて語るとき、国、山、町、ワイン、研究機関、つまりスイス、アルプス、マティーニ、ワイン、デルモア知覚人工知能研究所について言及する必要があります。こんなに美しい環境と快適な生活は、学術研究に最適な環境かもしれません。自由とインスピレーションが静かにぶつかり合う場所です。ここの研究機関は、人工知能と認知知能の分野で世界をリードする機関の1つです。オリジナルのTorchフレームワークはここで生まれ、AIフレームワーク研究のブームが始まりました。

我々はAI時代の真っ只中にいる。明清時代の禁海や鎖国を繰り返すわけにはいかない。むしろ、世界に遅れを取らず、AIの発展において吸収と革新を進め、技術競争に負けないようにしなければならない。ネットワークセキュリティもAIと切り離せないものです。AI自体が直面するセキュリティ問題であれ、AIを利用してネットワークセキュリティ問題を解決することであれ、ネットワークセキュリティの実践者として、私たちはAIを積極的に受け入れ、AIとネットワークセキュリティの関係、そして矛盾と防御の問題をどのように解決するかを考えるべきです。以下では、主にAIフレームワークの開発の歴史、主流のAIフレームワーク、AIフレームワークのセキュリティ問題について紹介します。

2. AIフレームワークの開発履歴

『道徳経』には「道は一を生み、一は二を生み、二は三を生み、三は万物を生む」とある。ゼロから一へのプロセスは困難であり、それは思考の革新であり、意識の芽生えである。中国語訳の「トーチ」のように、それはAIフレームワークを先導した最初の火花である。それ以来、AIフレームワークの開発は活況を呈している。次のタイムラインは、AIフレームワークの開発プロセスを示している。

3. 主流のAIフレームワークの紹介

1.トーチ

Torch は、2002 年に Ronan Collobert、Clement Farabet らによって立ち上げられた科学計算フレームワークであり、強力なテンソル コンピューティングとディープラーニングのサポートを提供します。オリジナルの Torch は Lua で書かれており、その後の Torch7 バージョンでは LuaJIT がサポートされています。 Torch はディープラーニングの分野で人気があり、研究や実用化に柔軟性と効率性をもたらし、特にニューラル ネットワークの研究開発で成功を収めています。しかし、その後、PyTorch や TensorFlow などの競合製品の台頭により、Torch は徐々にこれらのフレームワークに置き換えられていきました。

2. ナンピ

NumPy は、2005 年に Travis Olliphant によってリリースされた、Python プログラミング言語用のオープン ソース数値計算ライブラリです。強力な多次元配列オブジェクトと、これらの配列に対して操作を実行するためのツールを提供し、科学計算や機械学習などの分野の基礎となります。 NumPy の設計目標は、データの処理と分析をより効率的にするために、高性能な配列操作を提供することです。その成功により、SciPy、Pandas、Scikit-learn など、他の多くの科学計算およびデータ分析ツールが開発されました。厳密に言えば、NumPy は AI フレームワークではありませんが、後世に多くの参考資料を提供する重要な科学計算ライブラリです。

3. テアノ

Theanoは、2007年にモントリオール大学のMILA研究所が公開したオープンソースの数学ライブラリです。ディープラーニングや科学計算を効率的に実装するために使われており、ディープラーニングの研究開発における業界標準として知られ、業界の元祖となっています。主な著者には、Yoshua Bengio、Ian Goodfellow などが含まれます。 Theano は記号的な数式をサポートし、GPU アクセラレーションを自動的に最適化し、ニューラル ネットワークの構築とトレーニングのための強力なツールを提供します。しかし、TensorFlow やその他のディープラーニング フレームワークの台頭により、Theano は 2017 年以降、主要な開発を停止しました。

4. カフェ

Caffe は、Yangqing Jia が主な著者として 2014 年に Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) によってリリースされたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。スピードと柔軟性が特徴の Caffe は、コンピューター ビジョンのタスクで広く使用されています。モジュール式アーキテクチャと簡単に構成できる設計により、画像分類やオブ​​ジェクト検出など、さまざまなディープラーニング アプリケーションに適しています。

5. ディープラーニング4J

Deeplearning4J は、Adam Gibson を主な作者として、2014 年に Skymind によってリリースされたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。 Java 言語をベースとし、分散コンピューティングをサポートし、画像認識や自然言語処理のための強力なツールとアルゴリズムを提供します。パフォーマンスとスケーラビリティに重点を置いているため、大規模なデータセットで複雑なニューラル ネットワークをトレーニングするための重要なツールとなります。

6. ケラス

Keras は、2015 年 3 月に François Chollet によってリリースされた高レベルのディープラーニング フレームワークで、最初は Theano 上に構築され、後に TensorFlow に統合されました。設計はシンプルで直感的であり、ニューラル ネットワーク モデルの迅速な構築、トレーニング、展開をサポートするユーザーフレンドリーな API を提供します。 Keras は TensorFlow の公式の高レベル API となり、さまざまなディープラーニング タスクで広く普及しています。

7. テンソルフロー

TensorFlow は、Google Brain チームによって開発され、2015 年 11 月にリリースされたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者にはジェフ・ディーン、ラジャット・モンガなどが含まれます。 TensorFlow は、さまざまな機械学習モデルの構築とトレーニングをサポートする強力なツールとライブラリを提供します。その柔軟性と拡張性により、学術界や産業界で好まれるディープラーニング フレームワークとなり、画像認識、自然言語処理などの分野で広く使用されています。

8.MXネット

MXNet は、2015 年にワシントン大学の Mu Li らによってリリースされたディープラーニング フレームワークです。 Apache Software Foundation のプロジェクトである MXNet は、高い効率性と柔軟性で知られています。動的な計算グラフと多言語インターフェースをサポートし、クラウドやエッジ デバイスで広く使用されています。分散トレーニング機能により、コンピューター ビジョンや自然言語処理などの分野で広く使用されています。 AWS は MXNet に強い関心を示しており、ディープラーニング サービスに MXNet を広く採用しています。そのため、MXNet は AWS で多くのサポートとプロモーションを受け、AWS ディープラーニング サービスの一部になりました。

9. チェイナー

Chainer は、日本の Preferred Networks が 2015 年にリリースしたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者は徳井誠也、斎藤俊太など。 Chainer は動的な計算グラフ アプローチを採用し、柔軟性と直感性を提供し、簡単にスケーラブルな開発をサポートします。ユーザーフレンドリーで迅速なプロトタイピングと実験に適した設計になっています。 Chainer は日本および世界のディープラーニングコミュニティで成功を収めており、研究者や開発者に強力なツールを提供しています。

10. CNTK

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) は、Microsoft が開発し、2016 年にリリースされたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者にはXuedong Huangらが含まれます。 CNTK は、高パフォーマンスとスケーラビリティに重点を置いており、分散トレーニングとさまざまなディープラーニング モデルをサポートしています。その柔軟性と最適化により、音声認識、画像処理などの分野で広く使用されています。 CNTK は使いやすい Python インターフェイスを提供し、ディープラーニングの研究とエンジニアリングに対する Microsoft の重要な貢献です。

11. パドルパドル

PaddlePaddle は、Baidu が 2016 年にリリースしたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者は、Baidu Deep Learning Research Institute チームのメンバーです。 PaddlePaddle は産業用アプリケーションに重点を置いており、柔軟性と高いパフォーマンスを提供し、画像認識や自然言語処理などのディープラーニング タスクをサポートします。使いやすさ、スケーラビリティ、豊富なモデル ライブラリなどの機能があり、研究環境から実稼働環境まで、さまざまなシナリオに適しています。

12. パイトーチ

PyTorch は、2016 年に Facebook がリリースしたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者には、Adam Paszke、Sam Gross などが含まれます。 PyTorch は動的な計算グラフを使用し、使いやすさと柔軟性を重視しているため、研究や実用的なアプリケーションに最適なツールとなっています。洗練された API と緊密に統合された動的グラフ メカニズムにより、広く採用されています。 PyTorchは自然言語処理やコンピュータービジョンなどの分野で成功を収めており、ディープラーニングの研究開発においても重要なフレームワークとなっています。

13. カフェ2

Caffe2 は、2017 年に Facebook がリリースしたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者には賈楊青らがいる。 Caffe フレームワークの進化版である Caffe2 は、パフォーマンスとスケーラビリティに重点を置き、マルチプラットフォームと分散トレーニングをサポートします。コンピューター ビジョン、自然言語処理などの分野で広く使用されており、PyTorch に統合され、ディープラーニング コミュニティに柔軟性と効率性を提供します。

14.ジャックス

JAX は、高性能な機械学習と科学計算を提供するために 2018 年に Google によってリリースされたオープンソースの数値計算ライブラリです。主著者は研究者のマット・ジョンソンと Google Brain チームの他のメンバーです。 JAX は自動微分化、XLA コンパイラ、NumPy スタイルの API をサポートしているため、柔軟で効率的な機械学習モデルを構築するための理想的なツールとなります。強化学習、ディープラーニングの研究、実用的なアプリケーションで広く使用されています。

15.ONNXランタイム

ONNX ランタイムは、2018 年に Microsoft によってオープンソース化されたディープラーニング推論エンジンです。主執筆者は Microsoft の研究チームです。 ONNX ランタイムは ONNX (Open Neural Network Exchange) 形式のモデルをサポートし、高性能なクロスプラットフォーム推論を実現します。 TensorFlow、PyTorch などのさまざまなディープラーニング フレームワークと互換性があり、さまざまなプラットフォームでのモデルの展開に柔軟性と効率性を提供します。 ONNX ランタイムは、機械学習コミュニティで広く使用されています。

16.マインドスポア

MindSpore は、あらゆるシナリオで AI アプリケーションをサポートするように設計された、Huawei が 2019 年にリリースしたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者は主任建築家の金雪鋒氏ら。 MindSpore は計算グラフ技術を使用し、使いやすい Python API と高性能な推論およびトレーニング サポートを提供します。柔軟性、セキュリティ、クロスハードウェア機能により、エッジ インテリジェンスやクラウドベースの大規模モデル トレーニングなど、さまざまなデバイスやアプリケーション シナリオに適しています。

17.MegEngine（天元）

MegEngine は、2019 年に Megvii Technology によってリリースされたオープンソースのディープラーニング フレームワークです。主な著者には、Megvii Technology の研究チームが含まれます。 MegEngine はパフォーマンス、柔軟性、使いやすさに重点を置いており、静的および動的計算グラフをサポートし、さまざまなディープラーニング タスクに適しています。その設計はメモリ使用量と計算効率を最適化し、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの分野で広く使用されています。

18.ワンフロー

OneFlow は、Yuan Jinhui 氏が設立した Beijing Yiliu Technology Co., Ltd. が開発したオープンソースのディープラーニング フレームワークです。このフレームワークは、ビッグデータ、大規模モデル、大規模コンピューティング環境における分散拡張問題を解決することを主な目標として、2020年頃にリリースされました。高性能な並列コンピューティングを実現するために、静的スケジューリングとストリーミング実行の概念を初めて提案しました。 OneFlow は PyTorch インターフェースと互換性があり、極めて優れたパフォーマンスを備えた分散型機械学習ソリューションを提供し、AIGC などの分野で優れたアプリケーション パフォーマンスを発揮します。

19. ジッター（地図）

Jittor は、清華大学コンピュータサイエンス学部のグラフィックスおよびメディア研究所によって開発され、2020 年頃にリリースされたオープンソースの動的グラフ ディープラーニング フレームワークです。このフレームワークは、清華大学の研究チームによって設計および実装されました。ジャストインタイムコンパイル技術を中核とし、柔軟で効率的なモデル構築と高性能な実行を実現します。 Jittor は自動微分化やメタ演算子最適化などの機能を備えており、複数のハードウェア プラットフォームをサポートする拡張性の高いディープラーニング開発環境をユーザーに提供し、ディープラーニング研究の分野で優れたパフォーマンスと革新的な価値を発揮します。

上記のリストには、一部の AI フレームワークのみが記載されています。初心者の場合は、まず NumPy で基本的な数学とデータ処理を学び、次に PyTorch でディープラーニング フレームワークを理解し、徐々に AI トレーニングの手順全体を学習することをお勧めします。 NumPy は強力な数学演算と配列演算を提供し、PyTorch はモデルの構築、トレーニング、展開を理解するのに役立つ、柔軟で習得しやすいディープラーニング フレームワークです。これら 2 つは、ディープラーニングの理解を深めるための良い出発点となります。

4. AIフレームワークが直面するセキュリティ問題

AI のオペレーティング システムとして、AI フレームワーク自体もいくつかのセキュリティ問題に直面しており、その一部を以下に示します。

敵対的攻撃: 悪意のあるユーザーは、慎重に作成された小さな変更によって AI モデルを騙し、モデルが出力を誤分類したり、誤って発音したりする可能性があります。敵対的攻撃は、画像分類や音声認識などのアプリケーションに潜在的なリスクをもたらす可能性があります。

データのプライバシー: AI モデルのトレーニングには、機密情報を含む大量のデータが必要です。不適切なデータ処理と保存は、特に攻撃者がモデルを使用して元のトレーニング データを推測する場合に、プライバシー漏洩につながる可能性があります。

モデルの説明可能性: 特に規制や倫理的要件が関係する分野では、AI モデルの説明可能性が非常に重要です。モデルの決定に対する理解が不足すると、信頼性とコンプライアンスの問題が発生する可能性があります。

バックドア攻撃: 悪意のあるユーザーがトレーニング プロセスにバックドアを挿入しようとし、特定の条件下でモデルが誤った結果を生成する可能性があります。この問題は、モデルのトレーニング データまたはトレーニング プロセスで発生する可能性があります。

モデルの盗難: 攻撃者は保護された AI モデルを盗もうとする可能性があります。これにより、開発者の労力が軽減され、知的財産保護が回避される可能性があります。

不公平と偏見: トレーニング中に AI モデルが学習した偏見により、特定のグループが不公平に扱われる可能性があります。これにより、社会的および規制上の問題が発生する可能性があります。

モデルの更新と展開のセキュリティ: モデルを安全に更新および展開することは、特に運用環境では課題となります。モデルを不適切に更新すると、パフォーマンスが低下したり、セキュリティ上の脆弱性が生じる可能性があります。

これらの問題を解決するには、アルゴリズムの堅牢性、データ プライバシーの保護、モデルの解釈可能性、セキュリティの更新、コンプライアンスなどの側面を総合的に考慮する必要があります。研究者や開発者も、これらの課題に対処するための新しい技術や方法を見つけるために絶えず取り組んでいます。

V. 結論

サイバーセキュリティの専門家として、私たちは AI セキュリティの問題をより深く理解し、AI を使用してサイバーセキュリティの問題を解決できるように、AI フレームワークの基本原則と使用方法を理解する必要があります。