敵対的攻撃（Adversarial Attack）からAIモデルを保護するガバナンス実装

敵対的攻撃（Adversarial Attack）からAIモデルを保護するガバナンス実装とは

敵対的攻撃（Adversarial Attack）からAIモデルを保護するガバナンス実装とは、AIモデルが意図的に操作された入力（敵対的サンプル）によって誤った予測や判断を下すことを防ぐために、組織的なポリシー、プロセス、技術的対策を確立し運用する枠組みです。これは、AIシステムの信頼性、安全性、公平性を確保し、実運用におけるリスクを低減することを目的とします。MLOpsのガバナンスの一環として、開発から運用までのライフサイクル全体でセキュリティと堅牢性を担保するための重要な要素であり、モデルの監視、脆弱性評価、防御策の導入、そして継続的な改善を包含します。

このキーワードが属するテーマ