CAPT-AI：能力の差を用いたAIモデルの識別手法の検討（その２）

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-07-15
• タイトル: CAPT-AI：能力の差を用いたAIモデルの識別手法の検討（その２）
• タイトル / 言語: en
• タイトル: CAPT-AI: Study on AI Model identification using differences in ability (Part 2)
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: BioX ムーショットセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科／NTT 社会情報研究所
• 著者所属: NTT 社会情報研究所
• 著者所属: NTT 社会情報研究所
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University / NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者名: 梶原, 聖矢; 髙岩, 拓海; 芝田, 翔; 芦澤, 奈実; 桐淵, 直人; 芝原, 俊樹; 大木, 哲史; 西垣, 正勝
• 著者名(英): Seiya, Kajihara; Takumi, Takaiwa; Tsubasa, Shibata; Nami, Ashizawa; Naoto, Kiribuchi; Toshiki, Shibahara; Tetsushi, Ohki; Masakatsu, Nishigaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，情報技術の急速な発展により，様々な AI モデルが社会に普及している．そのような社会において，他者が作成した AI モデルを誰もが安心して利用できる仕組みが必要である．仕組みの一つとして，公開鍵基盤（PKI）における証明書（データなど）のデジタル署名による正規 AI モデルの識別手法が考えられる．しかし，将来的な AI モデルは静的ではなく日々変化していくと考えられるため，この仕組みでは AI モデルの変化によって改竄が行われたと誤認識される恐れがある．そこで，本研究では，継続的に変化する AI モデルを考慮した AI モデル識別手法を提案する．「AI モデルの擬人化」による AI モデル識別の要件化，「能力に基づく識別」による AI モデル識別の手法化を検討し，そのような識別手法を CAPT-AI：Completely Automated Public Test To Tell Ability of Artificial Intelligence と呼ぶ．CAPT-AI では，様々な AI モデルを識別することを目的としている．本稿では，第一歩として，LLM を対象とした CAPT-AI によるモデル識別に関する検討を行い，識別性能を評価するための基礎実験を行う．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11235941
• 書誌情報: 研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC）; 巻 2024-CSEC-106, 号 81, p. 1-8, 発行日 2024-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8655
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会