データポイズニングは、機械学習モデルのトレーニングデータを破壊することを目的としたサイバー攻撃の一種です。悪意のあるデータまたは誤解を招くデータをデータセットに導入することにより、攻撃者はこれらのモデルの動作と結果を操作できます。

これにより、不正確な予測、欠陥のある意思決定プロセス、そして最終的にはシステムの整合性が損なわれる可能性があります。データポイズニング攻撃を理解し、防御することは、AI 主導テクノロジーのセキュリティと有効性を維持するために重要です。

大規模言語モデル (LLM) は、その出力を操作する可能性のある敵対的攻撃の影響を受けやすくなります。では、問題はデータポイズニング攻撃をどのように防ぐかということです。方法は次のとおりです。

• 堅牢なトレーニング: 多様なデータセットでモデルをトレーニングし、敵対的な入力に対する耐性を高めます。
• 入力検証: 処理前に入力を検証およびサニタイズするためのチェックを実装します。
• 継続的テスト: 既知の攻撃ベクトルに対してモデルを定期的にテストして、脆弱性を特定して修正します。