敵対的攻撃検出

対抗的攻撃検出とは、機械学習モデルを誤導し、不正な出力を生成させる意図的な入力に対する識別と防御のことを指します。このタスクの目的は、入力データの異常特性を分析することで、対抗的攻撃を迅速に検出し、防止することです。これにより、モデルのセキュリティと堅牢性が向上します。知識ベースの支援により、対抗的攻撃検出はサイバーセキュリティや金融リスク管理などの分野で広く応用され、システムの信頼性を確保することができます。