Adversarial Examples攻撃

Adversarial Examples（敵対的サンプル）攻撃は、AI（特にディープラーニングなどの画像認識モデル）に対して、人間が見ても気づかないレベルの微小なノイズを画像に付加することで、AIに全く別の物体として誤認識（誤分類）させる攻撃です。 各選択肢の解説： ア：Adaptively Chosen Message攻撃（適応的選択暗号文攻撃など）は、暗号解読手法の一つであり、攻撃者が得た情報に基づいて動的に暗号化や復号の対象となるメッセージを選択しながら解読を試みる手法です。 ウ：Distributed Reflection Denial of Service攻撃（DRDoS攻撃 / 反射型DDoS攻撃）は、送信元IPアドレスを攻撃対象に偽装して多数のサーバにリクエストを送り、その応答を攻撃対象に集中させてシステムをダウンさせる攻撃です。 エ：Model Inversion攻撃（モデルインバージョン攻撃）は、公開されているAIモデルに様々な入力と出力のペアを試し、その結果からAIの学習に使用された「元の機密データ（個人情報など）」を逆算・復元しようとする攻撃です。

AI による画像認識において、認識させる画像の中に人間には知覚できないノイズ や微小な変化を含めることによって、AI アルゴリズムの特性を悪用し、誤認識させる攻撃はどれか。

出典令和6年度 秋期 情報処理安全確保支援士試験 午前Ⅱ 問2
ア
Adaptively Chosen Message 攻擊
イ
Adversarial Examples 攻擊
ウ
Distributed Reflection Denial of Service 攻擊
エ
Model Inversion 攻擊