入力摂動は敵対的サンプル、学習データ推定はモデル反転、指示混入はプロンプト・インジェクション。
令和7年度 中小企業診断士 経営情報システム 問20
AI の普及に伴い、AI システムに対してさまざまな攻撃がなされるようになった。これらの攻撃に関する以下の文章の空欄A~Cに入る用語の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 データポイズニング攻撃は、強いバイアス(偏り)を持ったデータを意図的に学習させることで、機械学習モデル自体を汚染させ、推論結果を誤らせる攻撃である。Aは、機械学習済みモデルへの入力データに、攻撃者の意図した結果を引き起こすように計算されたノイズや微小な変化を含める攻撃である。そのため、データポイズニング攻撃と同様に、機械学習モデルの推論結果を操作することができる。Bは、機械学習済みモデルへの入力データと推論結果である出力データを分析することによって、当初の学習データを推測する攻撃である。 生成AI に対しては、特殊な指示を与えて、意図しない挙動を引き起こすCという攻撃がある。この攻撃により、生成AI は不適切な回答をしたり、意図しない情報を開示してしまうことがある。
選択肢
解説
結論 → 詳細 の 2 層構成
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他の選択肢との違い:
ア:Bは総当たりではなくモデル反転。
各選択肢の解説
- ア
A:敵対的サンプル攻撃 B:ブルートフォース攻撃 C:プロンプト・インジェクション
Bは総当たりではなくモデル反転。
- イ
A:敵対的サンプル攻撃 B:モデル反転攻撃 C:クロスサイト・スクリプティング
CはXSSでなくプロンプト・インジェクション。
- ウ
A:敵対的サンプル攻撃 B:モデル反転攻撃 C:プロンプト・インジェクション
入力摂動は敵対的サンプル、学習データ推定はモデル反転、指示混入はプロンプト・インジェクション。
- エ
A:中間者攻撃 B:ブルートフォース攻撃 C:クロスサイト・スクリプティング
Aは中間者攻撃ではない。
- オ
A:中間者攻撃 B:モデル反転攻撃 C:プロンプト・インジェクション
Aは敵対的サンプル攻撃。
解説・公式出典について
解説は学習支援用に作成したもので、試験実施機関による公式解説ではありません。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ずリンク先の公式資料でご確認ください。
最終更新:
一般社団法人日本中小企業診断士協会連合会・令和7年度第1次試験
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