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AI のための攻撃リスクの抽出

AI のための攻撃リスクの抽出

入力に関連するリスク
推論
堅牢性
生成 AI による増幅

説明

抽出攻撃は、入力スペースを適切にサンプリングし、出力を監視して同様の動作をする代理モデルを作成することにより、AI モデルをコピーまたはスチールしようとします。

抽出攻撃がファウンデーション・モデルの問題であるのはなぜですか?

攻撃が成功すると、攻撃者は機密性の高い個人情報や知的財産などの貴重な情報を入手できます。

親トピック: AI リスク・アトラス

生成 AI の検索と回答
これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細