MLモデルのセキュリティスキャン：CI/CDでの脆弱性診断と敵対的攻撃対策

MLモデルのセキュリティスキャン：CI/CDでの脆弱性診断と敵対的攻撃対策とは

MLモデルのセキュリティスキャン：CI/CDでの脆弱性診断と敵対的攻撃対策とは、機械学習モデルが持つ潜在的な脆弱性やセキュリティリスクを、開発から運用に至るCI/CDパイプラインの各段階で継続的に検出し、対処する一連のプロセスです。これには、一般的なソフトウェアの脆弱性診断に加え、MLモデル特有のデータポイズニング、モデル窃盗、推論結果操作といった敵対的攻撃（Adversarial Attack）に対する堅牢性評価と対策が含まれます。MLOpsにおける自動化されたCI/CDパイプラインにセキュリティ診断を組み込むことで、AIシステムの信頼性と安全性を高め、悪意ある攻撃から保護することを目的としています。これは、AIモデルのライフサイクル全体を通じてセキュリティを確保するための不可欠な要素です。

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