敵対的AIとは何か？

組織が、自社のAIシステムに一貫した出力精度や独自データの保護、信頼できるサービスを通じて顧客や一般の信頼を築こうとするとき、敵対的なAI攻撃が企業アプリケーションに対して深刻な脅威となっています。 これらの攻撃は信頼の基盤を直接揺るがし、AIの結果への信用低下、プライバシー侵害、重要な業務の妨害を引き起こします。 巧妙さを増す敵対的手法に対応するため、AIシステムを守ることは機密データを守り、業務の継続性を確保するために現代のサイバーセキュリティ戦略に不可欠です。

敵対的AIは、機械学習システムの学習や推論の過程で脆弱性を悪用します。 攻撃者は人間にはほとんど認識できない悪意のある入力を巧妙に作成し、モデルの学習や動作を操作して不正確な結果を引き起こします。 これらの攻撃は、金銭的利益や詐欺、競争妨害、さらには幅広い影響力を持つシステムに特定の偏りを意図的に組み込むイデオロギー的な狙いから行われることがあります。

敵対的入力は、データに微細で気づきにくい改変を加え、攻撃者が機械学習モデルを操作できる状態を作り出します。 こうした改変は、システムの内部情報を利用するホワイトボックス攻撃や、システムの挙動を探って弱点を逆解析するブラックボックス攻撃によって行えます。 勾配ベースの最適化や摂動解析といった手法で、攻撃者は学習データやモデルの振る舞い、設計などの重要な情報を引き出し、それを活用してシステムの安全性を破ります。

敵対的AIの実例には、ポイズニング攻撃や回避戦術が含まれます。 ポイズニング攻撃では、トレーニングデータ内の不正取引のラベルを正当なものに書き換えたり、信頼されるデータソースに偽のニュースを挿入して誤情報を広めたりします。 推論時の回避攻撃では、画像に微妙なピクセルの変更を加えて認識システムを誤誘導したり、メタデータを改変してAIが行うコンテンツモデレーションをすり抜けることが可能です。

敵対的AIは、機械学習モデルが多くのデータを公開情報や外部システムに依存している点を突き、従来のサイバーセキュリティの課題を一層悪化させます。 こうした手法により、攻撃者はAIベースの認証を突破したり、脅威検知をすり抜けたり、推薦エンジンを操作したりでき、ボット防御、不正検知、APIなどAIを活用したアプリケーションに重大なリスクをもたらしています。 敵対的AIは、説得力のあるユーザーペルソナを模倣し、検知を避ける特別に設計された入力を作り出すことで、AI搭載のWebアプリケーションファイアウォール（WAF）や行動分析ツールなどの重要システムの脆弱性を高めます。 加えて、攻撃者は以下のような方法でモデルを侵害することもあります。

• データ ポイズニング — トレーニング段階で注入された破損または誤解を招くデータがモデルの信頼性を損ないます。
• モデル操作—モデルの動作を変えて誤分類や不正確な予測を引き起こします。
• 回避手法—推論時にAIシステムを誤判断させる巧妙なパターンを実装します。

敵対的AIに対抗するために、私たちはいくつかの重要な戦略を実践しています。 敵対的トレーニングは、訓練フェーズで意図的に敵対的入力の例をモデルに与え、操作を認識し対処する能力を強化します。 入力のサニタイズと検出では、受け取ったデータを前処理し、ノイズを除去し、標準化されたエンコードを適用、入力を正規化して潜在的な操作を排除します。 さらに、安全なAIモデル開発では、バイパスや誤分類の原因を追跡する説明性を確保し、定期的に更新し、先を見越した脅威モデリングで潜在的な脆弱性から防御します。

F5 アプリケーション配信およびセキュリティ プラットフォーム（ADSP）は、深刻化するAI セキュリティの脅威に対抗する統合ソリューションを提供します。 F5 は、アプリケーション配信とセキュリティサービスを一つの拡張可能なプラットフォームに統合し、アプリケーション、API、重要システムを比類なきレベルで守ります。 強力な機能で、学習から推論までAIライフサイクル全体の脆弱性を防ぎ、ハイブリッドやマルチクラウド環境でのリスクを的確に管理し、信頼性を確保します。  

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今日のハイブリッド マルチクラウド環境の複雑さに適応するため、F5 ADSPは多様な環境全体で集中管理と可視性を提供します。 トレーニング パイプラインを守り、APIを強化し、安全なAI推論を実現するために、F5は組織が自信を持ってアプリケーションとAIの革新を推進できる重要なサービスを提供します。 複雑さを軽減しつつ包括的な保護を実現することで、F5は進化し続けるデジタル エコシステムにおいて、アプリケーション デリバリとセキュリティの新たな可能性を切り開きます。

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