139【データポイズニング】一株のミントが庭を壊す？AIに忍び寄る「見えない毒」の正体
「中から汚されるなんて、考えたこともなかった」——そう感じているあなたへ。AIのセキュリティと聞くと外部からの攻撃ばかり思い浮かびますが、今回は学習データそのものに毒を盛る、データポイズニングという手口を、庭で爆発的に増えるミントのたとえ話で解説します。気づいた頃には手遅れという、その静かな怖さに迫ります。
【超要約】データポイズニングとは、AIの学習データにこっそり悪意のあるデータを混ぜ込み、モデルの判断を狂わせる攻撃のこと。
【たとえ話】一株のミントを庭に植えると、地下茎で爆発的に広がり、抜いても抜いても根が残って取り除けなくなる。そのミント爆弾と同じ構造で、学習データに混ぜられた少量の毒が、モデル内部で静かに根を張っていく。
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