【G検定過去問風テスト】AI知財を守る！モデル窃取とデータ窃取の違い

2026年8月20日 2026年8月20日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

対象のAIモデルに対して何度も入力を送り、その出力（予測ラベルや確率値）のペアを集めることで、ターゲットとなっているAIモデルと同等の性能を持つコピーモデルを無断で再現・構築する攻撃のことを ( ) と呼ぶ。

A）データ汚染（Data Poisoning）
B）モデル窃取（Model Extraction）
C）敵対的攻撃（Adversarial Attack）
D）バックドア攻撃

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正解: B）モデル窃取（Model Extraction）

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

モデル窃取は、APIを通じて大量の入出力を繰り返し、AIモデルを「完コピ」する攻撃
サーバーに直接侵入しなくても、外部から「質問と回答」を何度も集めることで知財が盗まれてしまう

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

レストランの例えで振り返ると、ライバル店舗の人が何度も料理を注文して味や成分を細かく分析し、厨房の中を見ることなく「秘伝のレシピ」を完全に再現して盗み出すのがモデル窃取です。企業が多大なコストと膨大なデータを投じて作った商用AIモデルが、API経由で簡単に複製されてしまうため、ビジネス上の大きな脅威となります。対策としては、連続アクセスの制限や出力する確率値の丸め処理などが挙げられます。

■ 選択肢の解説

A) データ汚染（Data Poisoning）（×）: 学習段階において不正なデータを混入させ、意図的な誤作動を引き起こさせる攻撃です。
B) モデル窃取（Model Extraction）（○）: API等を通じて大量の入出力を繰り返し、AIモデルの機能や構造を複製する攻撃であり、問題文の記述に完全に一致します。
C) 敵対的攻撃（Adversarial Attack）（×）: 運用・推論段階で、入力データに微小なノイズを加えてAIを誤認させる攻撃です。
D) バックドア攻撃（×）: データ汚染などによって、特定のトリガーが入力された時だけ意図した誤作動を起こすように仕込む手法のことです。

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