「受動的防御」とはどういう意味ですか？

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パッシブ防御は、特にディープラーニングを使っているコンピュータシステムを攻撃から守るためのテクニックで、モデルの行動を積極的に変えたり妨げたりせずに行われるんだ。代わりに、攻撃者が成功するのを難しくすることに焦点を当ててる。

一般的なパッシブ防御の一つは、モデルの学習方法を調整することだよ。例えば、攻撃に使われる可能性のあるデータの有害なパターンにモデルがどれだけ注意を払うかを制限する方法がある。これでモデルは安全で役立つ情報に集中できるようになる。

もうひとつの戦略は、特定の入力に対するモデルの感度を測ること。どの入力が問題を引き起こす可能性があるかを理解することで、開発者は攻撃のリスクを減らすために調整できるんだ。こうすることで、モデルはパフォーマンスを維持しつつ、脆弱性を減らすことができる。

まとめると、パッシブ防御は、攻撃が発生したときに直接反撃するんじゃなくて、学習プロセスを調整したり潜在的なリスクを理解することでモデルを強化することを目的としてるんだ。