敵対的攻撃

term_id: adversarial_attack

Category: ethics_safety

Definition

敵対的攻撃は、画像やテキストなどの入力に微妙なノイズを導入することでニューラルネットワークの脆弱性を突き、モデル出力に重大なエラーを引き起こします。これらの攻撃は、モデルの安全性や信頼性に対する脅威として認識されています。

Summary

敵対的攻撃とは、機械学習モデルを誤った予測に導くために、入力データに小さく、しばしば知覚不可能な摂動（ノイズ）を加える手法のことです。

Key Concepts

摂動
モデルの堅牢性
ホワイトボックスとブラックボックス
回避攻撃

Use Cases

モデルセキュリティのテスト
トレーニング用の敵対的例の生成
コンピュータビジョンシステムの脆弱性分析