AIの通信応用に関する研究開発が加速化し、深層学習を利用した符号化技術に関する検討が盛んに行われている。 それらの技術は従来手法よりも優れた符号化性能を示すことから、次世代通信を支える基盤技術としての期待が高まっている。 しかし、AIはセキュリティ上の懸念を内包することが知られており、敵対的サンプルやポイズニング等の敵対的攻撃の脅威が顕在化して以来、 世界中の研究者が多種多様なAIを対象として分析・検証を実施している。 本発表では、AIを用いた符号化技術に対する敵対的攻撃として、ユーザのQoEを低下させる新たな概念の攻撃を紹介する。 本攻撃は、実世界の条件に配慮した脅威モデルの下、敵対的攻撃を最適化問題として設定することで、 実現性の高い攻撃を構成しながら、その効果を最大化する。本発表では、それらの攻撃による下流タスクへの影響等を踏まえながら、 本攻撃が符号化技術に及ぼす脅威について説明す