AIセキュリティ

言語モデル

AIを欺く「敵対的プロンプト」とは?

近年、人間のように言葉を理解し、文章を生成したり、翻訳したり、質問に答えたりする「自然言語処理」と呼ばれる技術が、急速に発展しています。この技術の進歩を支えているのが、AIモデルです。AIモデルは、大量のデータを読み込んで学習し、その知識に基づいて、まるで人間のように振る舞うことができます。 AIモデルに思い通りの動作をさせるためには、「プロンプト」と呼ばれる指示や質問を与える必要があります。プロンプトは、AIモデルにとって、タスクの内容や目的を理解するための重要な手がかりとなります。例えば、「東京の魅力について教えてください」というプロンプトと、「東京の歴史について教えてください」というプロンプトでは、AIモデルが返す答えは全く異なるものになります。 プロンプトの内容によって、AIモデルの出力は大きく変わるため、プロンプトはAIモデルを効果的に活用するための重要な要素と言えるでしょう。適切なプロンプトを設計することで、AIモデルからより的確で質の高いアウトプットを引き出すことができます。逆に、曖昧なプロンプトや、AIモデルの学習データに含まれていない内容のプロンプトでは、期待通りの結果を得ることが難しいでしょう。
その他

生成AI時代におけるセキュリティ対策の重要性

近年の技術革新により、私たちの生活に大きな変化をもたらす可能性を秘めた技術が登場しました。それが生成AIと呼ばれるものです。文章や画像、音声などを自動で作り出すことができるこの技術は、様々な分野で革新をもたらすと期待されています。しかし、その一方で、従来の技術にはなかった新たな脅威も生まれてきています。 従来の人工知能は、あらかじめ大量のデータとルールを与えられていました。しかし、生成AIは、ユーザーが入力した情報に基づいて、文章や画像、音声などを生成することができます。これは、従来の人工知能とは大きく異なる点です。 この生成AIの革新的な能力は、悪意のあるユーザーによって悪用される可能性があります。例えば、企業の機密情報を盗み出すために、生成AIを用いて巧妙なフィッシングメールが作成されたり、あたかも実在する人物のように振る舞う偽アカウントがソーシャルメディア上に作り出されたりする可能性も考えられます。 このように、生成AIは、私たちの生活に利便性をもたらす一方で、新たなセキュリティリスクを生み出す可能性も秘めているのです。この新たな脅威に対抗するために、私たち一人ひとりが生成AIの特徴やリスクを正しく理解し、セキュリティ対策を強化していく必要があります。
ニューラルネットワーク

AIを欺く攻撃:敵対的な攻撃とは?

近年、人工知能(AI)はめざましい発展を遂げ、私たちの生活に様々な恩恵をもたらしています。しかし、AIは決して完璧な技術ではなく、克服すべき弱点も抱えていることを忘れてはなりません。 AIの大きな弱点の一つに、「敵対的な攻撃」に対する脆弱性があります。これは、AIの認識能力を混乱させることを目的とした、巧妙に仕組まれた攻撃手法です。例えば、画像認識AIの場合、人間には認識できない程度のノイズを画像に混入させることで、AIは全く異なる物体だと誤認識してしまう可能性があります。 このような攻撃は、自動運転車や医療診断など、私たちの安全や生命に直接関わる分野にも影響を及ぼす可能性があり、看過できない問題です。そのため、AIの開発者たちは、敵対的な攻撃への対策を強化し、より安全で信頼性の高いAIシステムを構築していく必要があります。 AIは大きな可能性を秘めている一方で、まだ発展途上の技術です。私たちは、AIの恩恵を享受するとともに、その弱点についても理解を深め、適切な対策を講じていくことが重要です。
ニューラルネットワーク

AIを欺く!? 敵対的な攻撃の脅威

近年、人工知能(AI)技術は目覚ましい進歩を遂げ、私たちの生活は大きく変わりつつあります。顔認証システムを使ったスマートフォンのロック解除や、自動運転車による移動、医療現場での画像診断など、AIは様々な分野で活用され、私たちの生活を便利にしています。 AI技術の進歩は、これまで人間が行ってきた複雑な作業を自動化し、効率性を大幅に向上させる可能性を秘めています。例えば、製造業では、AIを搭載したロボットが、これまで人間が担っていた組み立てや検査などの作業を自動で行うことで、生産性の大幅な向上が期待されています。また、医療分野では、AIが膨大な量の医療データから病気を早期発見したり、一人ひとりの体質に合わせた最適な治療法を提案したりすることが期待されています。 しかし、その一方で、AI技術の進歩は、新たな課題も生み出しています。その一つが、AIの脆弱性を突いた攻撃、いわゆる「敵対的な攻撃」です。これは、AIシステムに誤った判断をさせたり、正常な動作を妨害したりする目的で行われる攻撃です。例えば、自動運転車の画像認識システムに細工を施し、誤った認識をさせることで、事故を引き起こそうとする攻撃などが考えられます。 AI技術は、私たちに多くの利益をもたらす可能性を秘めている一方で、克服すべき課題も存在します。AI技術の進歩と課題を正しく理解し、安全かつ倫理的な利用を進めていくことが重要です。