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情報処理安全確保支援士令和6年度 秋期午前II問 2

令和6年度 秋期 情報処理安全確保支援士 午前II 問2

難度標準

AI による画像認識において、認識させる画像の中に人間には知覚できないノイズや微小な変化を含めることによって、AI アルゴリズムの特性を悪用し、誤認識させる攻撃はどれか。

選択肢

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
解説Layer 1

Adversarial Examples攻撃は、人間には知覚できないわずかなノイズや変化を画像に加えることで、AIモデルを誤認識させることを狙った攻撃手法です。これにより、AIの判断を意図的に誤らせることができます。

各選択肢の解説

ア

Adaptively Chosen Message 攻撃

誤りです。Adaptively Chosen Message攻撃(適応的選択メッセージ攻撃)は、ディジタル署名方式に対する攻撃モデルです。攻撃者は、それまでに得た結果を踏まえてメッセージを選び、次々と署名を得ることで署名の偽造を試みます。画像に知覚できない摂動を加えてAIに誤認識させる攻撃は、Adversarial Examples攻撃です。

イ

Adversarial Examples 攻撃

正しいです。Adversarial Examples攻撃(敵対的サンプル攻撃)は、人間には知覚できない微小な摂動(ノイズ)を入力画像に加える攻撃です。機械学習モデルの判断境界付近の特性を悪用し、画像を誤分類させます。例えば、パンダの画像をテナガザルと高い確信度で誤認識させる例が知られています。

ウ

Distributed Reflection Denial of Service 攻撃

誤りです。Distributed Reflection Denial of Service(DRDoS)攻撃は、送信元を攻撃対象に偽装した要求をDNSサーバやNTPサーバなど多数の反射元へ送るサービス妨害攻撃です。増幅された応答が攻撃対象に集中します。AIの画像認識を誤らせる攻撃はAdversarial Examples攻撃です。

エ

Model Inversion 攻撃

誤りです。Model Inversion攻撃(モデル反転攻撃)は、プライバシーを侵害するタイプの攻撃です。学習済みモデルへの入力と出力(確信度など)を手掛かりに、学習に使われたデータ、例えば顔画像などを推定・復元します。入力に摂動を加えて誤認識させる攻撃は、Adversarial Examples攻撃です。

この解説は?
AI生成

解説は公式の問題文・公式解答を基に作成しています。 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:

検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

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何が問われるか
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学習の進め方
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