かつて深層学習を用いたシステムの実装は限られた研究者の専門領域でした。しかし、現在ではアクセス可能な様々なデータを基盤とする生成AIが多くのサービス、システムで使用されています。一方で、ソースであるデータと生成されらデータの関係、オーナーシップが古くて新しい複雑な問題を提起しています。

　生成AIの登場により、データの来歴（プロベナンス）や権利関係は従来以上に不透明となり、学習データ、生成物、モデルそのものの権利帰属や利用範囲をどのように整理すべきか。また、セキュリティにおいても、攻撃に生成AIが積極的に活用されるなど、脅威の前提は大きく変わりつつあります。これまで主に「コード」や「人」を中心に考えられてきた脅威モデルは、生成AIの普及によって、「データ」や人ではない主体（non-human identities、AIエージェント）を含むものへと拡張されています。学習データの汚染、偽情報、偽情報による社会リスクなども大きな問題となっています。
　本シンポジウムでは、生成AIを取り巻く知的財産の構造がどのように変化しているのか、そしてデータそのものがどのようにセキュリティ上の脅威となり得るのかを、技術的背景と具体的な事例を交えながら解説します。