データ保護（Data Protection）は、AIシステムで使用されるデータを、侵害、改ざん、漏洩から守るためのセキュリティ措置全般を指します。

AI特有のセキュリティ課題

一般的なITセキュリティに加えて、AIモデル特有の攻撃手法への対策が必要です：

• データ汚染（Data Poisoning）：学習データに悪意あるデータを混入させ、誤った判断をするようにモデルを操作する攻撃。
• モデル反転攻撃（Model Inversion）：AIの出力結果から、学習に使われた元の個人データを復元しようとする攻撃。

EU AI規制法は、高リスクAIに対してサイバーセキュリティの確保を求めており、これらの高度な攻撃に対する耐性を持つ設計（Security by Design）が求められます。