データポイズニング

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用語解説

データポイズニング は、学習データや検索・参照データへ悪意あるデータを混入し、AIモデルの判断を偏らせたり、特定条件で誤動作させたりする攻撃です。

■ 試験で押さえるポイント

  • 学習時だけでなく、RAGの知識源の汚染にも注意が必要です。

  • データの出所、収集経路、変更履歴を管理する。

  • 異常値・重複・ラベル不整合を検出し、投入前に検証する。

  • データセットとモデルを版管理し、性能変化を継続監視する。

  • 学習基盤やRAGの登録経路に認証・認可とレビューを設ける。

  • 敵対的サンプルは主に推論時の入力を細工します。

  • データポイズニングは学習・参照データを汚染し、将来の出力へ影響させる点が違います。

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