AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「敵対的攻撃への対策論文を読んどけ」と言われまして、正直何から手を付けていいか分かりません。これってうちの工場に何か関係あるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！敵対的攻撃とは、AIが誤判断するように小さなノイズを加える攻撃のことです。工場の検査AIや異常検知に対して悪意ある入力が入ると、生産ラインに影響が出る可能性があるんですよ。
なるほど。で、今回の論文は何を新しく示しているんですか？ざっくり教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、複数のモデルを『Ensemble（アンサンブル）＝複数合成』で使うと攻撃を防ぎやすい点、第二に、それぞれのモデルの『curvature（曲率）』を小さくすることで攻撃の移しやすさを下げる点、第三に、それらを組み合わせる新しい正則化（モデルを学習させる際の工夫）を提案した点です。
これって要するに、複数の弱い守りをバラバラに作ってまとめれば、一撃で全部をやられにくくなるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその理解で合っていますよ。ただし肝は「バラバラにする」の仕方です。単にランダムに異なるモデルを集めるだけでは不十分で、攻撃が一つのモデルから他へ移りにくくする『移転性（transferability）』を下げる設計が必要なのです。
移転性という言葉は初めて聞きました。実務ではどのくらい気にするべきですか。
現場では極めて重要です。例えば外観検査AIが一つの脆弱なモデルだけだと、攻撃者はそのモデルを狙えば済みます。移転性が高いと、一度作られた攻撃が別のモデルにも効いてしまうため、企業としては移転性を下げたアンサンブルが実戦的です。
なるほど。で、実際にこれを導入するにはどんなコストや手間がかかるんですか。時間も金も限られているので、投資対効果を知りたいです。
大丈夫です。要点を三つにまとめます。第一に学習コストは上がるが、既存モデルを再学習して組み合わせるだけで済むため完全な作り直しよりは安い。第二に運用コストは複数モデル分増えるが、推論を並列化や軽量化で抑えられる。第三に費用対効果は、ミスによる事故や誤検知コストが高い現場ほど明確に見えるのです。
よし、最後にもう一つ。これをうちでやる際、最初に決めるべき指標や確認項目は何ですか。
ここも三点です。第一に現状モデルの攻撃耐性（例えば白箱攻撃と黒箱攻撃での精度低下）を測ること。第二にモデル間の攻撃移転性を定量化すること。第三に推論速度やコスト上限を決め、どの程度の増分コストまで許容するかを経営判断で決めることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。では、論文の要点を自分の言葉で言い直すと、複数のモデルを曲率の低い学習でバラけさせ、それにより攻撃が一つから他へ移りにくくして全体の耐性を高める、ということですね。
