AIセキュリティスペシャリストのための敵対的機械学習理論入門
AIシステムの完全性と安全性を確保するため、敵対的機械学習の脅威と防御戦略を深く理解する専門家を目指します。
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敵対的機械学習の基礎と攻撃手法
Unit 1: 敵対的機械学習の基本
AMLの世界へようこそ
攻撃者の動機と目標
AIの脆弱性
Unit 2: 主要な攻撃手法
回避攻撃のメカニズム
ポイズニング攻撃
モデル反転と情報漏洩
Unit 3: 機械学習パラダイムと攻撃
教師あり学習への攻撃
教師なし・強化学習の脅威
防御メカニズムと実世界への応用
Unit 1: 防御の基礎
防御の考え方
敵対的訓練
ロバスト最適化
Unit 2: 高度な防御と評価
認定防御
検出ベースの防御
防御の限界と課題
Unit 3: 実世界への応用と緩和
実世界での攻撃事例
緩和戦略の提案
