対向機械学習は、AIモデルが意図的に生成された敵対的サンプルに対してどのように反応するかを研究する分野です。この技術は、AIモデルのセキュリティや耐性を向上させることを目的としています。たとえば、画像認識モデルにノイズを追加して誤認識を誘発する攻撃などが研究対象です。
目次
重要性
対向機械学習は、AIシステムのセキュリティを確保する上で重要な分野です。特に、自動運転や金融、医療など、安全性が重視される分野では、敵対的攻撃への耐性が求められます。この分野の研究は、AIが信頼性の高い技術として社会に浸透するための基盤となります。
用語の使われ方
対向機械学習を研究・実装するには、敵対的サンプルを生成する方法（例：FGSM、PGD）を理解する必要があります。その後、これらのサンプルに対するモデルの耐性を向上させるための防御手法（例：Adversarial Training）を適用します。TensorFlowやPyTorchを使用した研究が一般的で、専用のライブラリ（例：CleverHans）も利用されます。
