11. 安全性とセキュリティ

モデル窃取は、AIモデルの内部構造や学習結果を不正にコピーし、競争力を得るための攻撃手法です。

データ窃取は、AIモデルに使用された機密データを不正に取得することによる攻撃です。

モデル汚染は、AIモデルの学習プロセスに悪意のあるデータを注入してモデルの動作を変更する攻撃手法です。

データ汚染は、AIモデルに悪意のあるデータを注入して、その精度を低下させる攻撃手法です。

セキュリティ・バイ・デザインは、システム設計の初期段階からセキュリティ対策を組み込むアプローチです。

Adversarial Attackは、AIモデルを欺くために設計された入力データを使用して、モデルの挙動を変更する攻撃手法です。

モデル窃取は、AIモデルの内部構造を不正にコピーして、その技術を競争優位に活用することを指します。

データ汚染は、AIの学習データに悪意のあるデータを加えることによって、結果的にモデルの精度を意図的に低下させる攻撃です。