AI セキュリティから学ぶ ディープラーニング［技術］入門(エーアイセキュリティカラマナブディープラーニングギジュツニュウモン)

ディープラーニングの適用範囲が拡がり、画像認識や音声認識の精度が高くなる一方、モデルに対して細工した画像を送り、誤った分類結果を引き起こす攻撃などが懸念され始めています。海外では非常に活発な研究領域です。たとえば、敵対的サンプル (Adversarial example) として、パンダ (Panda) の画像にノイズを少し加えることでテナガザル (Gibbon) と誤認識させる現象が有名です。
本書では、これらを理解するためにディープラーニングの基礎からハンズオンによる実装方法まで解説しています。ディープラーニングは数式などがあって難易度が高く感じる方にも最適な一冊です。

ディープラーニングを学ぶ動機は人それぞれですが、「守る側の視点」から入る道があることを示したのが本書です。 AI モデルに対する攻撃手法、たとえば敵対的サンプルやデータポイズニングを題材にしながら、深層学習の仕組みそのものを解説していく構成になっています。セキュリティの実務経験がある人にとっては、脅威の理解と技術の習得を同時に進められるため、抽象的な数式だけの教科書より手触りが出やすいでしょう。

一方で、セキュリティの文脈を軸にしている分、画像認識や自然言語処理の一般的なタスクを網羅する本ではありません。ディープラーニング全般を広く浅く学びたい場合は汎用の入門書を先に読んだ方が効率的です。本書が合うのは、すでにセキュリティ領域で働いていて「 AI がどのように脆かを知りたい」人、あるいは機械学習を始めるにあたって具体的な応用動機がほしい人です。攻撃と防御という明確な目的意識があるため、学んだ知識がどこで使えるかを見失いにくいのが強みです。