モデルインバージョン攻撃
Model Inversion Attack
もでるいんばーじょんこうげき
機械学習モデルへの入力と出力の関係を繰り返し観測し、学習に使われた訓練データを復元する攻撃。個人情報を含むデータで学習したモデルからのプライバシー侵害につながる。出力の粒度制限や差分プライバシーで対策する。
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他の資格での定義
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過去問での出題
過去問で 1 回出題(情報処理安全確保支援士試験 1)。うち 1 回は用語そのものを問う問題です。
出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。
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機械学習モデルの応答の違いから、特定のデータが訓練データに含まれていたかどうかを判定する攻撃。病歴データで学習したモデルなどでは、含まれていたこと自体が機微情報の漏えいとなる。
生成AIに対して悪意のある指示(プロンプト)を挿入し、本来の制約を回避させて不正な出力を引き出す攻撃手法。AIシステムのセキュリティ上の新たな脅威として認識されている。
人間には気付けないほど微小な摂動を加えて、機械学習モデルにわざと誤認識させる入力データ。標識に小さな細工をして自動運転の認識を誤らせるなどの脅威があり、敵対的学習や入力の前処理で頑健性を高める。
Lockheed Martin社が提唱したサイバー攻撃の段階モデル。偵察、武器化、配送、攻撃、インストール、遠隔操作(C&C)、目的達成の7段階で攻撃を分析し、各段階での防御策を検討する。
MITRE社が開発・公開している、サイバー攻撃の戦術(Tactics)と技法(Techniques)を体系的に分類したナレッジベース。攻撃者の行動パターンを理解し、防御策の検討やセキュリティ製品の評価に活用される。過去問でも出題されている。
攻撃者がシステムに対して攻撃を仕掛ける可能性のある全てのポイント(入口)の総称。ネットワークポート、API、Webフォーム、ユーザーインターフェースなどが含まれ、アタックサーフェスの最小化がセキュリティ設計の基本原則となる。
