敵対的AI：脅威の理解とその対策

そのしくみ

敵対的AIは、機械学習（ML）モデルの数学的特性を悪用し、その決定境界に潜む根本的な脆弱性を狙います。攻撃者は、モデルを誤った判断に導くような最小限の、しばしば人間には知覚できない入力変更を見つけ出すため、反復的な試行錯誤を行います。こうした「盲点」を突くことで、攻撃者はモデルの出力を精密に誘導することが可能になります。

コアメカニズム：

• 脆弱性の特定： 攻撃者は多様な入力に対するモデルの応答を分析し、挙動の傾向を把握します。
• 敵対的入力の生成： わずかなデータ操作によって、モデルに誤判断を起こさせる入力を作成します。

敵対的サンプルは、一見すると正常に見えるよう意図的に設計された入力データでありながら、モデルに誤った出力を出させます。これらの外乱は、画像のピクセルを数点変更する、あるいは無害に見えるレコードをトレーニングデータに紛れ込ませるといった、非常に微細な操作で実現されます。しかし、こうした改変はモデルの信頼性を損ない、システム全体の整合性にも悪影響を及ぼします。結果として、戦略的なエラーが静かに、かつ連鎖的に蓄積されていきます。多くのMLモデルは、異常や意図的に設計された入力に対する回復力を欠いています。学習過程が広範な意味理解よりも統計的パターンに依存しているため、正当な入力と巧妙に作られた敵対的入力を区別することが難しいのです。

意図しないモデルの誤作動と、意図的な敵対的操作を見分けるのは容易ではありません。開発者、システム管理者、DevOps、セキュリティおよびサポートスタッフなど、サプライチェーン全体において、堅牢なモニタリング、異常検知、相互検証の仕組みを導入する必要があります。既知の敵対的サンプルによる再学習や人間による監視を組み合わせることで、偶発的な不具合と意図的な攻撃とを区別できるようになります。さらに、高度なログ管理と詳細な監査証跡を用いれば、一般的なデータ異常とは異なる、悪意ある挙動に起因するパターンを特定しやすくなります。

2024年度グローバル脅威レポート

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敵対的な AI 攻撃の種類

自動運転車の視覚システムを考えてみましょう。内部知識を持つホワイトボックス攻撃者は、停止標識のイメージを改ざんして、モデルがそれを速度制限標識と認識するようにし、乗客を危険にさらします。一方、ブラックボックス攻撃者は、音声コマンドシステムを繰り返しテストし、最終的には、ホームアシスタントがドアのロックを解除する微妙な音声パターンを見つけ出すかもしれません。このような事件は、日常的なテクノロジーにおける敵対的な AI の具体的な危険性を浮き彫りにしています。

ホワイトボックスとブラックボックスの敵対的攻撃は、その手法と課題が大きく異なり、それぞれ機械学習システムに固有の脅威をもたらします。これらの違いを理解することで、IT チームや開発者は攻撃のベクトルを予測し、それに応じて防御戦略をカスタマイズすることができます。

敵対的機械学習は、ML システムにおける特定の弱点を狙ったさまざまな攻撃戦略の可能性を開きます。こうした攻撃は、多くの場合、データ、モデル、および出力間の相互作用を悪用するため、IT チームや開発者にとって独特の問題となります。

回避攻撃

入力データを微妙に変更することで、回避攻撃はアラームを鳴らさずに検知システムを迂回します。一般的なシナリオとしては、マルウェアのサンプルを、ウイルス対策ソフトがそれを無害と分類するように、ちょうどいい程度に変更します。このような攻撃は、表面的な特徴に大きく依存するモデルに対して特に効果的です。

• 主なリスク： 回避攻撃は、すでに使用されているモデルを標的とするため、本番システムが脆弱になります。
• 効果的な防御策： 敵対的学習と堅牢な特徴抽出を組み込んで、操作を緩和します。

ポイズニング攻撃

トレーニング段階は、敵が慎重に作成した悪意のあるデータをトレーニングセットに注入する、ポイズニング攻撃の戦場となります。これらの入力はモデルの学習プロセスを破壊し、精度の低下や意図的な脆弱性につながります。たとえば、誤ってラベル付けされたスパムメールをデータセットに注入すると、モデルは実際のスパムを無視するように学習してしまう可能性があります。トレーニングデータの整合性チェックは極めて重要です。自動データ検証と人間によるレビューを組み合わせることで、悪意のある入力がモデルに到達する前にブロックすることができます。

推論関連の攻撃

一部の敵対的手法は、ML システムの推論段階を標的にし、出力を悪用して機密情報を抽出したり、トレーニングデータについて学習したりします。一般的なアプローチは 2 つあります。

1. モデル反転：モデルの出力から機密データポイント（患者の記録など）を再構築します。
2. メンバーシップ推論：特定のデータポイントがトレーニングデータセットに含まれているかどうかを識別し、ユーザーのプライバシーを暴露する可能性があります。

両方の攻撃タイプは、確率スコアのような詳細な出力に依存しています。出力の粒度を低下させ、差分プライバシー技術を採用することで、これらの攻撃の成功率を大幅に低下させることができます。

モデル抽出攻撃

モデル抽出では、攻撃者は展開されたモデルを繰り返しクエリしてその機能を模倣します。時間をかけて、ターゲットモデルのレプリカを構築し、その知的財産を盗むことができます。この攻撃は、不正検出や自律システムなどの高リスクなアプリケーションで使用されるプロプライエタリなモデルにとって特に懸念されます。

組織は、以下の対策でこれを軽減できます。

• API アクセスを制限する：クエリを制限して、過剰なデータ収集を防ぎます。
• レート制限を実装する：ユーザーごとに許可されるクエリの数を制限して、攻撃者の速度を低下させます。

敵対的な AI の脅威を軽減するためのベストプラクティス

敵対的な AI を軽減するには、特定の攻撃タイプに対する的を絞った防御策と、システムの回復力を強化するためのより広範な戦略が必要です。

回避攻撃に対する防御

回避攻撃は、入力データの表面的なパターンを悪用してモデルを欺きます。敵対的学習は、トレーニング中に操作された入力をモデルにさらすことで、モデルを強化します。堅牢な特徴抽出は、入力データから意味のあるパターンを分離することに焦点を当て、無関係または誤解を招く情報の影響を最小限に抑えることでノイズを除去し、予測が意味のある信号に依存するようにします。入力に微妙な擾乱や「ノイズ」を導入してモデルを混乱させる敵対的攻撃の緩和に役立ちます。

ポイズニング攻撃への対策

ポイズニング攻撃は、悪意のあるデータを注入することでトレーニングプロセスを破壊します。自動化された検証パイプラインと冗長なデータセットチェックにより、データの整合性を確保します。たとえば、複数のソースでフラグが付けられた取引を相互参照することで、金融システムにおける汚染を防止します。ystems.

推論に基づく攻撃の軽減

モデル反転やメンバーシップ推論などの推論ベースの攻撃は、出力から機密性の高いトレーニングデータを抽出します。出力の粒度を低下させ、差分プライバシー技術を採用することで、モデルの有用性を維持しながら個々のデータポイントを保護します。

モデル抽出攻撃の防止

モデル抽出は、クエリを繰り返し実行することでモデルの機能を再現します。クエリの頻度を制限し、API の出力詳細を削減（確率の代わりにクラスラベルを返すなど）することで、逆エンジニアリングに必要なデータを敵対者に提供しないようにします。クエリをログに記録することで、不審な活動を特定し、さらに保護を強化します。y.

多層的な防御戦略の構築

効果的な防御には、多くの場合、複数の戦略を連携させる必要があります。

• 敵対的トレーニング：トレーニング中にモデルを巧妙に作成された例にさらして、回復力を向上させます。
• データ検証パイプライン：チェックを自動化して、悪意のある入力を検出して排除します。
• 出力の難読化：モデル出力の粒度を制限して、情報漏えいを減らします。
• レート制限：クエリの頻度を制限して、モデルの抽出の試みを阻止します。

これらのアプローチをレッドチーム演習と組み合わせることで、.

Sysdig を使用した敵対的な AI/ML からの防御

Sysdig は、実行環境とコンテナ化されたワークフローを包括的に可視化し、チームが予期しないモデルの動作を検出できるようにします。Sysdig は、システムイベントとモデル出力を関連付けることで、敵対的な操作を示す可能性のある異常を表面化することができます。その深い統合により、微妙な指標も見逃すことなく確実に検出されます。

Sysdig を統合するには、そのエージェントとコレクターを環境に追加し、検出ルールをビジネス目標に整合させ、アラートを定期的に調整する必要があります。DevOps パイプラインと調整することで、すべてのコードプッシュとモデル更新をリアルタイムで監視できます。IT チームは、定期的なポリシーの見直しをスケジュールし、Sysdig のサポートと協力して、きめ細かなカスタマイズを行うことができます。

• Sysdig エージェントのインストール：関連するコンテナおよびホストシステムにエージェントをデプロイします。
• 検知しきい値の設定：異常の基準と対応するアラートしきい値を定義します。
• 継続的な改良：進化する脅威を反映するために、ポリシーを定期的に更新します。

Sysdig のワークロードに対する深い可視性、プロセスアクティビティの監視、および Kubernetes との統合により、モデル実行の詳細なビューを提供します。CPU 使用率の急上昇、異常なファイルアクセスパターン、異常なネットワークトラフィックなどのシグナルを分析することで、Sysdig は潜在的な敵対的な干渉を正確に特定します。そのドリルダウン機能により、セキュリティチームは不審なプロセスを迅速に分離して無力化することができます。

より安全な AI エコシステムの構築に向けて

敵対的 AI は、機械学習システムの信頼性とセキュリティに課題をもたらす、急速に進化する脅威です。回避からモデル抽出攻撃に至るまで、敵対者が使用する手法は、予防的かつ多層的な防御の緊急の必要性を浮き彫りにしています。敵対的トレーニング、差分プライバシー、堅牢な監視などの、カスタマイズされた緩和戦略を導入することで、組織はシステムを保護し、業務の完全性を維持することができます。Sysdig は、AI ワークフロー全体の可視化と保護を実現し、この戦いの強力な味方となります。今こそ行動を起こす時です。AI の防御を強化して、明日の敵対的な脅威から組織を保護してください。

2024年度グローバル脅威レポート

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