AIに対する敵対的攻撃とは何か – 対処法も解説

1. イントロダクション

AI技術の進化は、私たちの生活やビジネスに数多くの恩恵をもたらしています。しかし、その一方で、AIシステムが敵対的攻撃（Adversarial Attacks）の標的となるリスクも増加しています。敵対的攻撃は、AIシステムの脆弱性を突いて誤作動を誘発し、システムの信頼性や安全性に重大な影響を与える可能性があります。本記事では、AIに対する敵対的攻撃の概念と、その対処法について詳しく解説します。

目次

1. イントロダクション
2. AIに対する敵対的攻撃とは
   • 2-1. 敵対的攻撃の定義
   • 2-2. 敵対的攻撃の種類
     • 2-2-1. 摂動攻撃（Perturbation Attacks）
     • 2-2-2. ポイズニング攻撃（Poisoning Attacks）
     • 2-2-3. エクスプロイテーション攻撃（Exploitation Attacks）
3. 敵対的攻撃への対処法
   • 3-1. 防御の基本原則
   • 3-2. 技術的な防御策
     • 3-2-1. 摂動攻撃に対する防御策
     • 3-2-2. ポイズニング攻撃に対する防御策
     • 3-2-3. エクスプロイテーション攻撃に対する防御策
   • 3-3. 組織的な対応策
4. まとめ

2. AIに対する敵対的攻撃とは

2-1. 敵対的攻撃の定義

敵対的攻撃とは、AIシステムや機械学習モデルの予測を意図的に操作することを目的とした攻撃です。攻撃者は、システムの学習過程や推論過程に介入し、誤った出力を生成させることを目指します。これにより、システムが誤った判断を下し、最悪の場合、システム全体が機能不全に陥る可能性があります。

2-2. 敵対的攻撃の種類

2-2-1. 摂動攻撃（Perturbation Attacks）

摂動攻撃は、AIモデルに与える入力データに微小な変更（摂動）を加えることで、モデルが誤った予測を行うように仕向ける攻撃手法です。

数学的表現: 摂動攻撃は、元の入力データ \(x\) に対して微小な摂動 \(δ\) を加えることで実行されます。新しい入力 \(x’ \)は以下のように表現されます。$$ x’=x+δ $$

このとき、モデル \(f(x’)\) の予測は、摂動がない場合の \(f(x)\) と異なる可能性があります。

代表的な摂動攻撃の手法であるFGSM（Fast Gradient Sign Method）は、損失関数 \(J(θ,x,y)\)の勾配を利用して、摂動\(δ\)を次のように生成します。ここで、\(ϵ\) は摂動の大きさを決定するパラメータです。$$δ=ϵ⋅sign(∇xJ(θ,x,y)) $$

具体例:

• セキュリティシステムの回避:
  • 攻撃者は顔認識システムに対して、微小なノイズを加えた画像を用いて攻撃を仕掛けます。このノイズは人間の目にはほとんど認識できませんが、システムには大きな影響を与えます。例えば、攻撃者の顔がセキュリティシステムに登録されている場合でも、ノイズの影響でシステムが別人として誤認識することがあります。この結果、攻撃者は不正に施設内に侵入することが可能になります。実際に、複数のセキュリティシステムでこの種の攻撃が成功し、セキュリティホールとして報告されています。
• 金融システムに対する攻撃:
  • 攻撃者は、金融取引システムに対して入力される取引データに微小な摂動を加え、AIモデルが誤った取引判断を下すように仕向けます。例えば、株式取引システムで、特定の銘柄の取引に影響を与えるために、取引価格や取引量に摂動を加えることがあります。これにより、システムが誤った取引を実行し、意図的に市場価格を変動させたり、特定のプレイヤーに不利益を与えることが可能になります。このような攻撃が広範囲で行われると、市場全体に混乱をもたらし、経済的な損害が発生する可能性があります。

2-2-2. ポイズニング攻撃（Poisoning Attacks）

ポイズニング攻撃は、AIモデルのトレーニングデータに不正なデータを意図的に追加することで、モデルの学習を妨害する攻撃手法です。この攻撃により、モデルは意図的に誤った判断を下すようになります。

数学的表現: ポイズニング攻撃では、元のトレーニングデータセット \(D = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^n\)​に対して、不正なデータポイント \((x_{\text{poison}},y_{\text{poison}})\)​を追加します。新しいデータセット \(D’\)​ は次のように表されます。\[ D’ = D \cup {(x_{\text{poison}}, y_{\text{poison}})}\]

これにより、学習されたモデルは、誤った決定境界を学習する可能性があります。

具体例:

• 製品推薦システムへの攻撃:
  • 攻撃の内容: 攻撃者は、製品推薦システムにおいて、特定の製品が不当に高評価されるように、トレーニングデータに不正な評価データを追加します。例えば、低品質な製品に対して高評価のデータを大量に追加することで、その製品が他の製品よりも優れているとモデルに学習させます。
  • この攻撃がAIシステムに与えるリスク: システムは、ユーザーに不正に評価された製品を推薦するようになり、ユーザーが不良品を購入する可能性が高まります。このような攻撃により、ユーザーの信頼を失い、企業のブランド価値が損なわれるリスクが生じます。
• サイバーセキュリティシステムへの攻撃:
  • 攻撃の内容: 攻撃者は、セキュリティシステムがトレーニングする際に、不正なログデータを意図的に追加し、システムが攻撃パターンを誤って学習するようにします。たとえば、マルウェアの活動を正常な活動と識別させるために、誤ったラベルを付けたデータをシステムに供給します。
  • この攻撃がAIシステムに与えるリスク: システムは、攻撃を正常な活動として認識し、本来検知すべき脅威を見逃す可能性があります。このような攻撃は、システムの防御力を低下させ、サイバー攻撃の成功率を高めます。

2-2-3. エクスプロイテーション攻撃（Exploitation Attacks）

エクスプロイテーション攻撃は、AIモデルの内部構造やアルゴリズムの脆弱性を利用して、モデルが意図しない出力を生成するように仕向ける攻撃です。攻撃者は、モデルの内部動作に関する知識を利用して、この種の攻撃を行います。

具体例:

• 医療診断システムへの攻撃:
  • 攻撃の内容: 攻撃者が医療診断システムのアルゴリズムに存在する脆弱性を突いて、誤診断を引き起こすことがあります。例えば、攻撃者がシステムの内部構造を解析し、特定のパターンに対して誤った診断を引き出すためのデータを生成します。
  • この攻撃がAIシステムに与えるリスク: これにより、システムは本来は悪性である腫瘍を良性と判断するなど、重大な診断エラーを引き起こす可能性があります。このような攻撃は、患者の健康や安全に直接的な悪影響を及ぼし、医療機関にとっても重大なリスクとなります。
• 自然言語処理システムへの攻撃:
  • 攻撃の内容: 攻撃者は、自然言語処理（NLP）モデルの脆弱性を利用して、誤った意味解析や誤解釈を引き起こすことがあります。例えば、特定の単語やフレーズが意図的に誤解されるように、システムの内部処理を操作します。
  • この攻撃がAIシステムに与えるリスク: : これにより、システムはユーザーの指示を誤って解釈し、不適切な応答や行動を取る可能性があります。たとえば、チャットボットが攻撃者の指示に従い、機密情報を漏洩させるリスクがあります。

3. 敵対的攻撃への対処法

3-1. 防御の基本原則

敵対的攻撃に対する防御の基本原則は、AIシステムの脆弱性を減少させ、予測の堅牢性を高めることにあります。これは、攻撃者がシステムの欠点を利用できないようにするための基本的なステップです。

3-2. 技術的な対応策

3-2-1. 摂動攻撃に対する防御策

摂動攻撃に対抗するためには、防御的蒸留（Defensive Distillation）や摂動耐性トレーニングなどの手法が効果的です。特に、FGSMのような摂動攻撃に対しては、アドバサリアル・トレーニング（Adversarial Training）が有効であり、摂動されたデータを使ってモデルを訓練することで、モデルが摂動に対して頑健性を持つようになります。

3-2-2. ポイズニング攻撃に対する防御策

ポイズニング攻撃に対抗するためには、データクリーニングや異常値検出アルゴリズムを使用して、トレーニングデータ内の不正データを特定し、排除することが重要です。また、分散トレーニングを行うことで、単一の不正データがモデルに与える影響を軽減できます。

3-2-3. エクスプロイテーション攻撃に対する防御策

エクスプロイテーション攻撃に対しては、セキュリティアウェアなモデル設計や脆弱性スキャニングを行い、モデルの内部構造に潜む脆弱性を早期に発見し、対応することが必要です。

3-3. 組織的な対応策

技術的な防御策と並行して、セキュリティポリシーの確立や定期的な社員へのセキュリティトレーニングなど、組織全体での対応策も重要です。これにより、全社的な意識向上と対応力の強化を図ることができます。組織全体での対応策として、AI戦略の策定やAIポリシーの策定が重要となります。過去の記事で大手広告代理店のAI戦略、AIポリシーについての考察も行っておりますので、併せてご覧ください。

4. まとめ

AIに対する敵対的攻撃は、現代のAIシステムが直面する重大なリスクです。

その敵対的攻撃の種類は摂動攻撃（Perturbation Attacks）、ポイズニング攻撃（Poisoning Attacks）、エクスプロイテーション攻撃（Exploitation Attacks）などが主流であり、それぞれに対する対策を講じることが重要です。その対策の基本的な考え方は、AIシステムの脆弱性を減少させ、予測の堅牢性を高めることでした。包括的はリスク対策を構築するには、この基本的な防御策の考え方を組織全体として統制するためのAI戦略、AIポリシーの策定が重要であり、そのガバナンスで構築した対策を技術的なレイヤーであるエンジニアが実装で対応することが必要です。

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