AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「生成モデルがよく使われている」と聞きますが、我が社のような製造業にも関係ありますか。現場で壊れたりしないか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！生成モデルは品質検査の画像補完や通信での圧縮復元など、製造現場に直結する場面で使えるんです。最近の研究は、その潜在（latent）という内部表現で攻撃を受ける可能性を指摘していて、大事な話ですよ。
潜在というのは何でしょう。難しそうでして、要するにモデルの裏の設計図みたいなものですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。潜在（latent）とは、入力データをぎゅっと圧縮した内部の数字列で、設計図の要約版のようなものです。まず要点を3つにまとめると、1) 潜在はデータの本質を表す、2) 潜在が壊れると復元結果が大きく変わる、3) 攻撃はこの潜在を直接狙える、ということですよ。
それは困りますね。で、具体的にどういうモデルが問題になるのですか。昔聞いた「VAE」というのがありましたが、これですか。
素晴らしい着眼点ですね！VAEはVariational Autoencoder（VAE／変分オートエンコーダ）で、内部が確率で表現されるタイプの生成モデルです。確率表現の利点は柔軟な生成だが、潜在の分布が途切れたり実データとずれると、攻撃で容易に性能が落ちるんです。
これって要するに、潜在の表現が不安定だと、攻撃者がそこをちょっと弄るだけで勝手に元の画像や信号がめちゃくちゃになるということ？
その認識で正しいですよ。素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめると、1) VAEは潜在が確率で動くため分布の不連続が生じやすい、2) その隙を突くと復元結果が大きく変わる、3) 別々に使う（エンコーダだけ、デコーダだけ）用途では特に危険、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。では対策はあるのですか。導入前に検査や訓練で防げますか。それともモデル自体を変える必要がありますか。
素晴らしい着眼点ですね！研究は複数の方向性を示しています。1) 確定的なオートエンコーダ（確率を使わない変種）は潜在の頑健性が比較的高い、2) 潜在の解きほぐし度合い（disentanglement）を高めると脆弱性が増すトレードオフがある、3) 潜在に対する敵対的訓練（adversarial training）で改善可能である、という知見です。要はモデル設計と学習で対処できる可能性がありますよ。
投資対効果の話をすると、訓練を強化するとコストが上がりますが、その効果はどれくらい見込めますか。現場での安全性が明確にならないと判断しにくいのです。
良い視点ですね。素晴らしい着眼点です。費用対効果はケースバイケースですが、要点は3つです。1) まずは脅威モデルを明確にし、どの経路で潜在が操作され得るかを見積もる、2) 軽微な防御（データ検査、ノイズ対策）で対応できる場合がある、3) 重要な通信経路や圧縮復元を使う箇所には敵対的訓練や確定的モデルの採用を検討する。大丈夫、一緒に評価していけますよ。
分かりました。では現実的な次の一手としては、まずどこをチェックすれば良いですか。要は、我々のやるべきことを一言で。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、脅威と重要経路の可視化です。具体的には、エンコーダとデコーダが別々に使われる場面、通信回線、圧縮復元を使う箇所を優先的に評価しましょう。大丈夫、段階的に進めれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、潜在の安定性を評価して、必要なら確定的なモデルや敵対的訓練を導入するということですね。私の理解で合っておりますか。ではまず現場でチェックリストを作ります。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。私もチェックリスト作成をお手伝いします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉でまとめますと、潜在空間を攻撃されると復元や生成が大きく崩れるため、まずはどの箇所で潜在が使われるかを洗い出し、危険な経路には頑丈なモデルや追加学習で備える、ということですね。これで会議に臨みます。
