データポイズニングとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データポイズニング（Data Poisoning）

データポイズニングとは、AIの学習データに悪意あるデータを混ぜ、AIの判断を狂わせる攻撃のことです。AIは学習データから規則を覚えるため、材料が汚されると、判断がゆがみます。特定の条件でだけ誤作動する「裏口」を仕込む手口も知られています。ネット上の情報を大量に集めて学習する場合や、外部のデータを使う場合に注意が必要です。

データポイズニング（Data Poisoning）関連用語

データポイズニング（Data Poisoning）に関連する単語は以下の通りです。

• 教師データ学習データの質はどう確かめる？→
• 敵対的サンプル入力に仕掛ける攻撃とは？→
• AIセーフティAIの安全の全体像は？→
• AIとサイバーセキュリティAI時代のセキュリティとは？→
• データクリーニング（Data Cleaning）データはどう掃除する？→
• 外れ値外れた値の見つけ方は？→

データポイズニング（Data Poisoning）で知っておくと得する有益情報

データポイズニングは、データの出どころを管理することで備えられます。要点を3つにまとめました。

• 出どころを確認信頼できる提供元か、改ざんされていないかを確かめます。
• 異常を見つける外れた値や不自然なデータを、学習前に取り除きます。
• 定期的に試験学習後に、決めたテストで精度の急な変化を点検します。

データポイズニングの主な型

学習データの安全チェック

AIに学習させるデータについて、確認できた項目を選んでください。

• データの出どころを把握している
• 外部のデータを信頼できる提供元に限っている
• 異常なデータを取り除く手順がある
• データの変更を記録している
• 学習後に精度の急変を点検している

確認できた数 0 / 5

出どころの管理から始めましょう。まず一覧づくりです。

学習データの出どころと変更履歴を管理することが、最初の守りです。

データポイズニング（Data Poisoning）やさしい解説

AIの勉強に使う資料に、毒が入るってどういうこと？

給食の材料に、こっそり悪いものが混ぜられるようなものです。作った料理は、見た目では分かりません。

だから、材料の仕入れ先を確かめることと、食べる前の検査が大切になります。

不良品を見つけるAIを自社で育てる場合、検査の画像データの中に、誤ったラベルの画像が混ざると、見逃しが増えます。データを追加するときは、誰が・いつ・どこから入れたかを記録し、定期的に抜き取りで確認しましょう。

データポイズニング（Data Poisoning）についてのみんなの疑問

生成AIを使うだけの会社にも関係ありますか？

自社で学習させない場合は、直接の影響は小さいです。自社のデータで調整する場合や、外部のデータを取り込む仕組みを作る場合は、注意が必要です。

データポイズニングは見つけられますか？

見つけにくい場合があります。学習前にデータを点検し、学習後に精度の急な変化を調べると、異常に気づける例が知られています。

誰が仕掛けるのですか？

競合や悪意ある第三者などが考えられます。一方、人為的なミスで誤ったデータが混ざる例もあります。どちらにも、出どころの管理が有効です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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