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個人情報の使い方にルールを追加し、悪質な違反には課徴金を科せるようにする法案
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学習後のモデルから個人データが復元・漏えいされるリスク
(1件)
懸念
1
専門家 1
学習済みモデルから個人データが復元・抽出・漏えいされる複数の経路があり、特定が難しい点を強く問題視している。
データ提供後の漏えいリスクが見過ごされており、学習データ段階での同意以上に提供後の管理が重要だと主張している。
モデルからの情報流出経路の遮断と検知を技術的に保証する仕組みが必須だと述べている。
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懸念
1
専門家
1
モデルからの個人データ復元・漏えいが問題
懸念
専門家
大学研究者
2026.4.26
“
モデルから個人データが復元・漏えいし得ることが問題
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