Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 米Google、ETH Zurich、NVIDIA、Robust Intelligenceに所属する研究者らが発表した論文「Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical」は、学習用データセットの一部を改ざんし、それらを学習した機械学習モデルを攻撃する手法を提案した研究報告である。 機械学習モデルの学習用データセットには、インターネットをクロールして収集した大量のデータサンプルが含まれるWebスケールデータセットがある。だが、これらの収集したデータの信頼性が保証されているわけではない。信頼性を保証す
![「AIに毒を盛る」──学習用データを改ざんし、AIモデルをサイバー攻撃 Googleなどが脆弱性を発表](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/80d71d0997c5193f00572cd8e85a54a9daca9425/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fnews%2Farticles%2F2304%2F05%2Fcover_news050.jpg)