大規模言語モデルによる妥当で自然な敵対的例の生成（Generating Valid and Natural Adversarial Examples with Large Language Models）
田中専務拓海さん、最近部下から『敵対的攻撃(adversarial attacks：敵対的入力)』の話が出てきましてね。要するにうちの品評やレビューを誤判定させるような悪い入力がある、ってことでしょうか。経営的にどれくらい心配すべき問題ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈
Adversarial Attack
418敵対的パッチに対する次元削減による防御（DefensiveDR: Defending against Adversarial Patches using Dimensionality Reduction）
田中専務拓海先生、最近うちの現場でも『AIが簡単に騙される』って話が出まして。敵対的な何とか、って用語を聞いたんですが、そもそも何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！敵対的攻撃（adversarial attacks）は、画像などの入力の一部分をわずかに改変して
大規模言語モデルのコードタスクに対する転送攻撃と防御（Transfer Attacks and Defenses for Large Language Models on Coding Tasks）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、取締役会で若手から「LLM（大型言語モデル）をコード生成に使えば効率が上がる」と言われまして。ただ、部下からは「攻撃される」という話も出ており、実際どれほど危ないのか見当がつきません。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着
パンダか否か？インタラクティブ可視化による敵対的攻撃の理解（Panda or not Panda? Understanding Adversarial Attacks with Interactive Visualization）
田中専務拓海先生、最近部下から「敵対的攻撃って危ない」と聞かされて困っております。要するに我が社の目視検査システムが簡単に騙される可能性があるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その不安はもっともです。まず簡単に言うと、敵対的攻撃とはモデルの入力にごく小さなノイズ
精度-安定性指標（Accuracy-Stability Index for Evaluating Deep Learning Models）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「モデルの評価は精度だけでなく安定性も見るべきだ」と言われまして、正直ピンときていません。要するに、どこがどう変わると我々の投資判断に影響するのか教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理
Instruct2Attack: Language-Guided Semantic Adversarial Attacks（言語誘導による意味的敵対的攻撃）
田中専務拓海先生、最近部下から「敵対的攻撃」って言葉を聞いて心配になりました。簡単に言うと、うちの画像検査システムが騙されるってことですか？投資していいのか判断できなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！敵対的攻撃とは、モデルが誤判断するように入力を巧妙に変える行為で
トランスフォーマー系大規模言語モデルの堅牢性改善と動的注意（Improving the Robustness of Transformer-based Large Language Models with Dynamic Attention）
田中専務拓海先生、御社の若手が最近この論文の話をしてきまして、何が変わるのか端的に教えていただけますか。うちの現場に本当に使えるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は「モデル自体の注意の仕組みを動的に変える」ことで、敵対的に壊されにくくするという発想です。要点
Adversarial Medical Image with Hierarchical Feature Hiding（階層的特徴隠蔽を用いた医療画像に対する敵対的攻撃）
田中専務拓海先生、部下から「病院の画像診断にAIを入れるべきだ」と言われまして。ただ、最近「敵対的攻撃（adversarial attack）」という話も聞いて不安なんです。要するに現場で誤診を誘発するリスクがあるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しまし
大規模言語モデル（LLM）のセキュリティとプライバシーに関する調査：良い面・悪い面・厄介な問題 A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly
田中専務拓海さん、この論文って一言で言うと何を調べたものなんですか。部下が「LLMは危ない」って騒いでまして、要点だけ教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点だけ端的に言うと、この論文は大規模言語モデル（LLM）がもたらす利点とリスク、そしてその弱点に対する対策を体系
言語モデルの活性化に対する敵対的攻撃のスケーリング則（Scaling Laws for Adversarial Attacks on Language Model Activations）
田中専務拓海さん、最近部下から「活性化を狙った攻撃が問題だ」と聞きましたが、正直ピンと来ないのです。これはうちの業務にどれくらい関係があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を三つに分けて説明しますよ。まず今回の研究が示すのは、モデルの