モデルインバージョン攻撃とメンバーシップ推測攻撃

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用語解説

モデルインバージョン攻撃とメンバーシップ推測攻撃は、AIのモデルへの問合せの結果から、学習データに関する情報を推測するプライバシーへの攻撃です。

■ 試験で押さえるポイント

  • モデルインバージョン攻撃は、出力から、学習データの特徴や元のデータを復元・推定します。

  • メンバーシップ推測攻撃は、特定のデータが学習データに含まれていたかを推測します。

  • 学習データを最小限にし、出力する確信度や問合せの回数を制限して対策します。

■ 過去問での着眼点

モデルが正しく答えていても、応答の差から学習データの情報が漏れる点を押さえます。

例: 病院のデータで学習したAIに問い合わせて、特定の人のデータが学習に使われたか(その病院の患者か)を推測します。

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