著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
人工知能技術の継続的な発展に伴い、社会への影響は増大しています。AI 製品やサービスに依存する企業や個人が増えていますが、同時に認証の欠如、データ漏洩、マルウェアなどのさまざまなセキュリティ リスクに直面しています。AI 製品とサービスのセキュリティをどのように確保するかが、現在および将来の焦点となっています。近年、ディープラーニング技術はますます普及しており、画像認識、自然言語処理、機械翻訳など、多くの分野で驚くべき成果を上げています。したがって、人工知能の安全性に関する研究活動も、ディープラーニングの方向に急速に傾いています。この記事では、現時点での深層学習のいくつかのセキュリティ リスクを対象として、人工知能セキュリティの 3 つの主要な側面、つまり脅威の検出、攻撃防御、セキュリティ評価について説明します。この記事では、実践的な経験を共有することで、読者に深層学習に基づく人工知能のセキュリティに関する知識とスキルをさらに教えたいと考えています。読者は記事を読むことで次の情報を得ることができます。
- ディープラーニングとは何ですか? その基本的な特徴は何ですか?
- 深層学習モデルの基本的なセキュリティ脆弱性は何ですか? そしてその理由を分析します。
- 脆弱性の検出と保護の理論的根拠は何ですか? これらの脆弱性は対処できるのでしょうか?
- AI の安全性および関連する法律および規制に対する制限と推奨事項は何ですか? および関連する政策勧告。
- 深層学習モデルのセキュリティ評価にはどのようなツールや方法を使用できますか? そしてその長所と短所。
- この論文の研究成果は企業や社会にどのような価値をもたらしたのでしょうか? ディープラーニングをより安全にするために他に何をする必要があるでしょうか?
- 著者はなぜこのシリーズの記事を作成したのでしょうか?
- このトピックに関連する可能性のある主要な国際ジャーナル論文はありますか? もしそうなら、どれをお勧めしますか?
- これらの側面において、読者に参考となるような研究や応用は何でしょうか? 著者について：米国海兵隊のAI研究部門の責任者であり、カーネギーメロン大学のコンピュータサイエンス学部を博士号を取得して卒業し、現在はGoogle Institute of Machine Intelligenceの研究員です。主な研究方向は、人工知能システムにおける深層学習の応用とセキュリティです。