深層ニューラルネットワーク（DNN）の普及により，外部への学習データの作成委託が行われている．攻撃者が委託者の中にいる場合，細工したデータを学習データに混入させることでDNNに特定パターンで反応する脆弱性を埋め込むことができる．本研究では，その脆弱性埋め込みの検討を行うと共に，カメラへのレーザ照射を利用して実際の攻撃を行う．実験では，初期検討としてカラー画像データセットのCIFAR10に細工をし，DNNモデルへの脆弱性埋め込み時のステルス性と実際のレーザ照射攻撃の攻撃確率の評価を行い，本攻撃の有効性を示す．これは，アノテーション委託先の信頼性と品質保証が重要であることを示している．