NIST、敵対的機械学習の攻撃と対策の分類の新しい版の草案を公表 エージェント型のシステムへの攻撃に重点、12月18日まで意見募集
米国国立標準技術研究所（NIST）は2026年11月9日、機械学習のシステムへの攻撃と、その対策の分類と用語をまとめた文書「Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations」（SP 2400-102 E2026）の初期の草案を公表しました。これまでのAI 100-2のシリーズを発展させたもので、機械学習の手法の種類、攻撃が行われる段階、攻撃者の目的・能力・知識によって攻撃を階層的に整理し、対策と被害を抑える方法もあわせて説明しています。標準や実務の手引きを作るときの共通のことばを示すことをねらいとしています。
NISTの草案（SP 2400-102 E2026）の整理のしかたと今回の重点
- 攻撃を分ける軸機械学習の手法の種類、攻撃が行われる段階、攻撃者の目的・能力・知識
- あわせて説明していること対策と、被害を抑える方法
- 今回の版の重点エージェント型のシステムへの攻撃と対策（第4章）。エージェント型の攻撃の分類の索引も追加
- 意見を求めている点最新の攻撃、それに有効な最新の対策、標準として定めるべき新しい用語。募集は2026年12月18日まで
2026年11月9日に公表された初期の草案にもとづく整理です。内容は今後変わる可能性があるため、詳しくはNISTの文書をご確認ください。
今回の版は、エージェント型のシステムへの攻撃と対策に重点を置き（第4章）、エージェント型の攻撃の分類の索引も加えたとしています。意見は2026年12月18日まで募集しており、エージェント型を中心とした最新の攻撃、それに有効な最新の対策、標準として定めるべき新しい用語の3点について意見を求めています。執筆にはNISTのほか、米国の大学や英国のAI Security Instituteの研究者が加わっています。草案の段階のため、内容は今後変わる可能性があります。
企業にとっての意味
AIエージェントを業務に取り入れる会社にとって、どのような攻撃が想定され、どう備えるかを整理するときの共通の物差しになりえます。自社のAIの使い方と照らし合わせ、権限の設計や監視の見直しに生かすと、守りを進めやすくなります。
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出典
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