AIモデルファイルは本当に「安全」か — スキャナを実機で回してわかった、防げる攻撃・防げない攻撃
この記事で分かること
AIモデルファイルのセキュリティリスクを実機スキャンで検証した結果から、防げる攻撃と防げない攻撃の違いを学べる。具体的には、モデルファイルに潜む脆弱性の種類や、スキャナの限界、実践的な防御策が得られる。
詳細要約
AIモデルファイルを実機スキャンした結果、既存のセキュリティ対策では防げる攻撃と防げない攻撃が明確に分かれる。防げるのは、ファイル内に埋め込まれた既知のマルウェアパターンや異常なバイナリ構造の検出だが、防げないのは、モデルの重みや推論動作を改変して意図しない出力を引き起こす「モデルポイズニング」や「バックドア攻撃」である。実際の運用では、スキャナだけに頼らず、モデルの出所を検証する署名確認と、推論結果の異常検知を併用する必要がある。