データポイズニング攻撃(汚染攻撃)とバックドア

ポイズニング攻撃(汚染攻撃)は、Webスクレイピング等のオープンな収集経路を悪用して毒データを注入します。バックドア型では特定のステッカーが貼られた標識だけを見落とすようにモデルが細工されます。 ア:正解です。学習データの汚染とバックドアトリガーによる意図的誤動作の仕組みです。 イ:誤りです。物理攻撃です。 ウ:誤りです。フォント変更ではありません。 エ:誤りです。ランサムウェア攻撃とは異なる、AIモデルに対する敵対的学習攻撃です。

機械学習モデルの学習段階に対する攻撃である「データポイズニング(Data Poisoning)」に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
訓練データセットの中に悪意ある不正サンプルやバックドアトリガー(特定のマーク等)を意図的に混入させ、通常の推論では正常に動作しつつ、特定のトリガーが入力されたときだけ攻撃者の意図通りに誤動作させる攻撃。
イ
サーバー室の電源コードを切断してハードディスクのデータを物理的に消去する攻撃。
ウ
推論結果の表示フォントを勝手に明朝体からゴシック体に変更する攻撃。
エ
モデルの学習ログファイルをすべて暗号化して身代金を要求するランサムウェア攻撃。