AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から顔認証システムにAIを入れるべきだと言われているのですが、ある論文で『バックドア攻撃が問題になる』と聞いて不安になっています。まず、これって経営としてどれくらい深刻な話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、今回の論文は実稼働の顔認証パイプライン全体を見た上で、バックドア攻撃が想像以上に強く残る可能性を示しているんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つで整理しますよ。
3つですね。ではまず1つ目を教えてください。現場で使っている顔認証がどう危険なのか、具体例で説明してもらえますか。
1つ目は“攻撃の入り口が複数ある”という点です。顔認証は検出器、正面化、なりすまし検知（アンチスポーフィング）、特徴抽出器といった複数のDNNが順に並ぶパイプラインです。論文はこれらすべての段階でバックドアが入り得ると示していますよ。
なるほど。つまりシステムのどの部分に手を入れられても、最終的な認証が破られる可能性があるということですか。これって要するに、部品を一つでも外注したら危ないということ？
本質をよく突いていますね！はい、その理解で合っています。外注や既製のモデルを使うと、気づかないうちに攻撃の埋め込みがされるリスクが増えます。ただし、論文は単に『危険だ』と言うだけでなく、具体的な攻撃の種類と防ぎ方も示しているのが重要です。
具体的な攻撃というのはどんなものですか。うちの工場の顔認証は入退室で使っているので、なりすましに弱いと困ります。
論文で示された攻撃は大きく二つあります。ひとつは顔を人工的に生成して検出器をだます『Face Generation』攻撃、もう一つは顔の位置や特徴点（ランドマーク）をずらして正規の切り出しを妨げる『Landmark Shift』攻撃です。これらは検出段階での妨害により後段のマッチングを混乱させますよ。
顔を生成するって、写真を加工するのと同じイメージですか。うちの監視カメラ映像をそのまま使われると、まずいわけですね。
その通りです。より厄介なのは、特徴抽出器（Feature Extractor）に対するAll-to-Oneタイプのバックドアも有効だと示された点です。これは特定のトリガーを付けた人物が、登録された特定のアカウントになりすますことを許してしまう攻撃です。投資対効果で考えると、対策を怠った場合の損失は大きいですよ。
防御方法は示されているとのことですが、現場でできる現実的な対策はありますか。コストの高い刷新は避けたいのです。
大丈夫、要点3つで示しますよ。まず、外注モデルは信頼性のある供給元からのみ使うこと、次に複数段階の検査（検出器と特徴抽出器で別々にチェック）を導入すること、最後にトレーニング時のデータ管理を厳格にすることです。これだけでリスクは大きく下がりますよ。
それなら現場の運用ルールで対応できそうですね。ところで、これを上司や取締役に簡潔に説明するときの要点は何でしょうか。
要点は三つに絞れますよ。1) 顔認証は複数のAIモジュールが連携しているため、一箇所の不備が全体を無力化する点、2) 外部から流入するモデルやデータが攻撃の温床になり得る点、3) 比較的低コストで実装できる運用的な防御策が存在する点、です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
わかりました。では最後に私の言葉でまとめます。『外注や既製AIの導入は便利だが、顔認証は検出から照合まで複数の段階があり、どこかに仕掛けられたバックドアが全体を破る。だから供給元管理と段階的検査、トレーニング管理を優先する』ということですね。
