- 機械学習（ML）モデルへの敵対的攻撃が激化しており、企業の73%が数百または数千のAIモデルを展開していることが明らかになった。
- 企業の77%がAI関連の侵害を特定し、2割がAIプライバシー侵害やセキュリティインシデントを経験している。
- 敵対的攻撃は、MLモデルにギャップを突くことで、誤った予測や分類を引き起こすように調整されており、重要なリスクをもたらしている。
- MLモデルへの敵対的攻撃は、データ中毒、回避攻撃、モデル逆転、モデル盗難などの複数のタイプが存在し、これらに対処するためには様々な対策が必要とされている。
- MLモデルを敵対的攻撃から保護するためには、データ中毒や偏見攻撃、APIの脆弱性に対処することが重要であり、定期的なモデル監査や差分プライバシーなどの技術や手法が効果的である。
敵対的攻撃がAIモデルに及ぼすリスクは深刻であり、特に医療や金融業界は攻撃対象となりやすい。敵対的トレーニングや堅牢なデータ管理、安全なAPIの実践などの技術を活用することで、組織は敵対的攻撃によるリスクを大幅に軽減できる。また、AI駆動のSASEは、ネットワークへの攻撃に対して効果的であることが証明されている。
AIの普及に伴い、敵対的攻撃はより複雑化しており、これに対処するためには最新の技術や手法を取り入れる必要がある。