↑: [[G検定に関する知識]] - 学習データやモデルの出力にノイズを加えることで、個人情報の漏洩を防ぐ技術 - モデルへの攻撃（データ窃取・メンバーシップ推論）への技術的対策の一つ - データ窃取攻撃の種類：①メンバーシップ推論攻撃（あるデータが学習に使われたかを推定）、②逆抽出（質問を繰り返して学習内容を引き出す）、③学習文書の復元（LLMから報告あり） - cf. [[AIの安全性とセキュリティ]], [[プライバシー・バイ・デザイン]]