敵対的な例

敵対的な例とは、ソフトウェアシステムにミスを起こさせる入力のことである。このようなミスは、一般にシステムの脆弱性や特定のクラスの脆弱性を悪用することを意図して、注意深く作られた入力によって引き起こされる。敵対的な例の目的は、システムの潜在的な弱点を特定すること、あるいはユーザーや開発者にそのような弱点が存在する可能性を示すことである。

敵対的な例は通常、分類器の決定ロジックを回避する目的で、システムの決定境界に非常に近い入力値を選択することによって作成される。対象となるソフトウェアシステムは、コンピュータビジョンアルゴリズムや機械学習アルゴリズムかもしれない。敵対的な例はまた、システムが期待する入力分布から逸脱した異常な入力を探すことによっても作られるかもしれない。

サイバーセキュリティの分野では、標準的な検知システムや分類システムを回避する潜在的な方法として、敵対的な事例が注目されている。例えば、攻撃者は悪意のあるコードを含む電子メールを提示するかもしれないが、そのコードは自動化されたシグネチャベースの検知システムには通常のコンテンツに見えるように偽装されている。

敵対的な例は、研究者が機械学習分類器の潜在的な問題を特定するためにも使うことができる。一連の細工された入力を提示することで、研究者は分類器が期待通りに動作するかどうかを判断することができる。

敵対的事例は、敵対的機械学習（機械学習システムを敵対的に攻撃したり、システム（またはデータセット）を強化するために理解を深めたりするために機械学習技術を使用すること）における潜在的なツールであるとも考えられている。

敵対的な事例は、サイバーセキュリティ、データプライバシー、情報セキュリティにおける潜在的な意味合いから注目され、関心を集めている。また、安全な機械学習システムの開発において、悪意のある入力に対して強固なシステムであることを示すのに役立つ可能性のある手段の1つとも考えられている。