AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「顔認識モデルに対する攻撃の研究」って話を聞いて戸惑っているのですが、そもそもこの論文は会社の経営判断にどう関係するのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば要点が掴めますよ。要点を先に三つにまとめると、第一に顔認識システムの弱点を明らかにすること、第二にその弱点をより広く他のシステムに伝播させる方法を示すこと、第三に実運用でのリスク評価に直結するという点です。
それは分かりやすいです。でも「他のシステムに伝播」って投資対効果で言うと、どんな意味合いがあるのですか、単に学術的な話ではないのですよね？
投資対効果で言えば、今回の研究は防御側の準備コストを明確にする価値があります。つまり、どの部分に防御投資を集中すれば効果的かを示す指針になるのです。結論としては、対応を後回しにすると不意の侵害で追加コストが大きくなるリスクがあるのです。
具体的にはどういう手法を使っているのですか。専門用語が出ると途端に分からなくなるので、身近な例で教えてください。
良い質問ですね。まず初出の専門用語を一つ説明します。Adversarial examples（AE：敵対的例）とは、画像にごくわずかな変化を加えて機械を間違わせる「いたずら」のようなもので、人間にはほとんど分からない変化でシステムを誤認させます。
これって要するに、人間には分からない小さな変化で機械の判断を外れるように仕向けるということですか、それとも見た目も変わる類のものですか？
素晴らしい着眼点ですね！多くは人間にほとんど気づかれない変化を使いますが、場面によっては目に見える変化を使うこともあります。今回の論文は特に顔画像でどの顔の部分がモデルにとって重要かを広げていくことで、別のモデルでも誤認させやすくする手法を提案しています。
なるほど。「重要」とされる顔の部分をバラまく、ということですか。これって要するに、顔の“視線”を分散させて他社のモデルでも効きやすくすることという理解で合っていますか。
その理解でかなり合っていますよ。論文ではAttention（注意、視線に相当する概念）を操作して、あるモデルでのみ重要視される特徴に依存しないようにすることで、別のモデルにも効く攻撃を作るという発想です。要点を三つにまとめると、注意の分散、注意の集約、そして転送性の検証です。
分かりました。では、会社としてどう対応すべきかという点が最後に知りたいです。要するに何を投資すれば良いのか、一言でお願いします。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。端的に言うと、まずは現行システムの「弱点把握」と「模擬攻撃検証」に投資することです。それにより、最小限の防御で最大の効果が得られる優先順位が明確になりますし、後の大規模改修コストを抑えられるのです。
分かりました。では私の言葉で確認します。この論文は、顔認識の“見ている場所”を広げて他社のモデルにも効く攻撃を作る研究で、対策としてはまず弱点を洗い出して模擬攻撃で優先順位をつける投資をすべき、ということでよろしいですね。
