機械学習のトレーニングデータセットに、意図的に誤ったラベルのデータを混入させ、学習済みモデルの判断精度を低下させたり特定のバックドアを仕込んだりする攻撃はどれか。

データポイズニングは、学習段階でデータの信頼性を損なわせることで、モデルが特定の条件下で誤作動するように仕向ける攻撃である。

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