AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「敵対的画像」って話を聞きまして、うちの製造現場でも何か気をつける点がありますか。正直、そもそも何が問題なのかがよく分かっておりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。ここで扱う論文は、見た目はほとんど変わらない画像を少しだけ変えることで、ディープニューラルネットワーク（deep neural network、DNN）内の表現を別の画像そっくりにする、という話なんです。
見た目は同じで、中身だけ入れ替わる……それって要するに、見かけ上は安全でもシステムは全く別物だと判断する、ということですか？
その通りです。ここでのポイントは三つ。第一に、ほんの小さな画素の変化で内部の“特徴表現”が大きく変わること。第二に、その変化は外見上ほとんど分からないこと。第三に、こうした事例はネットワークのロジックや学習の性質について重要な示唆を与えることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、経営視点で聞きたいのですが、うちの検査カメラや外観検査でこういうことが起きると、どんな被害が想定されますか。対策にいくらかけるべきか、判断したいのです。
良い質問です。端的に言えば、誤検知や誤分類により不良品見逃しや誤流出のリスクが増える可能性があります。優先順位としては、まず現行システムの脆弱性評価、次に簡易な検出ルールの導入、最後に学習データやモデルの強化、という三段階で考えると分かりやすいです。
具体的な評価ってどのくらい工数かかりますか。うちの現場に負担をかけたくないのです。投資対効果を測る基準は何になりますか。
ここでも要点は三つです。第一に、まずは現行モデルに対して少数の敵対的サンプルを作ってみること。第二に、そのサンプルで誤検出が起きる頻度とコスト影響を測ること。第三に、その結果を受けて軽微な監視ルールやアンサンブルなど低コスト対策を試すことです。こうすれば投資効率が見えますよ。
これって要するに、外から見れば安全でも中身は騙されやすいから、まずは試しに攻撃してみて脆弱さを見つける、ということですね。よし、まずは現状評価をやらせます。
まさにその通りです。現状評価で本質が見えてきますし、結果に基づいて段階的に対策を打てば費用対効果も明確になります。では、評価のサポートや社内説明の資料も一緒に作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
