Seguridad de Modelos de IA

La sección "Seguridad de modelos de IA" incluye herramientas y métodos de IA diseñados para proteger los modelos de aprendizaje automático de varios tipos de ataques y vulnerabilidades. Aquí encontrarás soluciones para detectar y mitigar ataques adversario (ataques que modifican los datos de entrada para engañar al modelo), proteger contra la extracción del modelo o la fuga de datos de entrenamiento, detectar inyecciones de datos en el proceso de entrenamiento, monitorear la integridad del modelo y garantizar la privacidad de los datos. Estas herramientas son de vital importancia para implementar sistemas de IA robustos y seguros, especialmente en aplicaciones de alto riesgo (por ejemplo, conducción autónoma, atención médica, finanzas). Ayudan a garantizar que los modelos de IA funcionen de manera predecible y segura incluso bajo influencias maliciosas.