令和7年度 秋期 情報処理安全確保支援士 午前II 問5

各選択肢の解説

ア

AI モデルに対して入力データを調整しながら出力結果の取得を繰り返し行って解析し、学習に用いた元のデータを推測する。

正しいです。モデルインバージョン攻撃は、入力を調整しながら出力（確信度など）の取得を繰り返し、その結果から学習データを逆算する攻撃です。例えば顔認識モデルから、特定人物の学習用顔画像に近い画像を復元します。

イ

AI モデルに対して複数のデータを入力して得られる出力結果を観察することによって、当該AI モデルを模倣し、同等の性能をもつ AI モデルを得る。

誤りです。多数の入力に対する出力を観察し、同等性能の複製モデルを作る攻撃は、モデル抽出攻撃（モデル窃取攻撃）です。狙いはモデル自体の機能の模倣であり、学習に用いた元データの推測ではありません。

ウ

学習時のデータセットに悪意あるデータを混入し、誤った学習をさせる。

誤りです。学習用データセットに悪意あるデータを混入させ、誤った学習をさせる攻撃は、データポイズニング攻撃です。学習段階でモデルを汚染する攻撃であり、学習済みモデルの出力から元データを推測する攻撃ではありません。

エ

何らかの方法で AI の実行ファイルを入手し、逆アセンブルや逆コンパイルによってAIのソースコードを得る。

誤りです。AIの実行ファイルを逆アセンブルや逆コンパイルしてソースコードを得る行為は、一般的なソフトウェアのリバースエンジニアリングです。モデルへの問合せ結果から学習データを推測する攻撃ではありません。