著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
従来の情報セキュリティに基づいて、近年、人工知能の分野でもプライバシー保護にますます注目が集まっています。しかし、現在の人工知能モデルには広範囲にわたる欠陥があるため、実用化においてはプライバシー漏洩などの深刻な問題も発生するでしょう。したがって、人工知能システムとサービスのセキュリティとプライバシー保護に対するより高い要件があります。
人工知能技術の継続的な発展に伴い、人工知能システムのセキュリティとプライバシー保護をどのように確保するかが重要な問題となっています。現在、人工知能のプライバシー保護関連の主流の研究は、主に次の 3 つの側面に焦点を当てています。
- データのセキュリティ保護。トレーニング データ、開発データ、モデルの真の正当な所有者を保護します。データの盗難や改ざんを防ぎ、データのセキュリティ、機密性、プライバシーを確保します。
- モデルのセキュリティ保護。信頼できるコンピューティングと安全なモデル操作の理論に基づいて、セキュリティ境界とモデル攻撃検出に基づく技術的手段がモデルを保護するために提案されます。
- サービスのセキュリティ保護。人工知能サービスを実際の運用環境にデプロイする場合は、サービスの可用性、災害復旧機能、堅牢性の確保など、サービスのセキュリティを考慮する必要があります。同時に、特に機密データが人工知能サービスに関与する場合、データのプライバシー保護にも注意を払う必要があります。
しかし、どのようなプログラムであっても、直面する問題の程度は異なります。たとえば、モデルの展開後も、ユーザーにとって機密性の高い個人データの漏洩やハッキング攻撃が発生する可能性があります。さらに、これらのソリューションは、ある種の特定の技術的手段に焦点を当てていることが多く、全体としてプライバシー保護の問題を解決するものではありません。したがって、人工知能システムのセキュリティとプライバシー保護をより確実にするには、対応する技術仕様または標準を策定することが非常に重要です。
この記事では、機械学習/ディープラーニングフレームワークの観点から、人工知能のプライバシー保護分野における最新の研究結果を紹介します。まず、人工知能のプライバシー保護における一般的な概念と用語を紹介し、次にデータセキュリティ保護、モデルセキュリティ保護、サービスセキュリティ保護の3つの技術ソリューションをそれぞれ説明し、最後に関連する将来の開発傾向と課題を示します。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 データセキュリティ保護
データ セキュリティとは、トレーニング データ、開発データ、モデルの真の法的所有者を保護することを指します。