研究・論文 AIモデルのバックドア攻撃と『吸収』防御を探る研究 外部に訓練を委託したAIモデルに仕込まれるバックドア。その脅威と、正当な更新で悪意を打ち消す「吸収」防御を提案した査読前研究を、情シスの実務目線で読み解きます。 2026.07.10 研究・論文
研究・論文 連合学習LLMのバックドア攻撃、集約サーバが主犯になる脅威 連合学習(フェデレーテッド学習)ベースのLLM-QAシステムで、集約サーバが悪意を持てばクライアントデータなしにバックドアを埋め込めることが研究で示された(査読前)。医療・法務など機密用途の情シスが知るべきリスクと対策の方向性を解説する。 2026.06.29 研究・論文
研究・論文 継続学習を悪用するIoTバックドア攻撃とは|査読前研究を解説 IoT/CPSの「継続学習(CL)」がバックドア攻撃を居座らせる――そんな査読前研究が登場しました。仕組みと、情シスが今押さえるべきAI・IoTセキュリティの勘所を実務目線で整理します。 2026.06.17 研究・論文