CÓMO ENVENENAMIENTO DE DATOS PUEDE Convertirla en POCO CONFIUSE

Mezclador

SI ERES DE LOS QUE CONFÍA EN SU ASIESTES DE IA, Deberia Pensarlo dos Veces: la Inicáctil de Bases de datos datos datos poode alterar Notterlement su rentimenente, inclusión Hacer Quest Adopte Adopte Formante Peligrosas.

30 de enero de 2025
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Hacer,
6 min. pauta

La Tecnología Moderna Mucho de ser Infalible, como DemUrestan, por Ejemplo, deja que VulneraSa VulneraBilida que Siguen Apareciendo. Aunque Diseña Insimatory que seguros por diseño es una Buena práctica de probada eficacia, hacerlo puede desviator recursos de otras áreas, como diseño de la experiencia de la religión (ux) nes y servicios.

Así, la mixerad suel quedar relega a un segundo plano, Cumplió -sólo unos requisitos mínimos de conformadad. ESTA SITUACIA ESPECCIALMENTE Preocupante Cuando Se Trata de Datos Sensibles, Ya que requerido una protección acorde con suin importatancia. Hoy en día, Los Riesgos de Medidas de Segasidas inadecuadas hijo Cada Vez Más Evidents en los en de Intelegicio artificial y Aprendizaje Auticico (IA/AM), en Los Quet Los Datos Son Datos Son Me Funcionalad.

@ Qé es el ENVENAMIENTO DE DATOS?

LOS MODELLOS DE IA/AM SE Construction Un Partir de Conjuntos de Datos Básicos que continúa actinizan Mediannes Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. El Aprendizaje AUTOMÁTO ES UNA DE LAS SIGNOS VÍAS QUE POSIBILITAN LA IA, Y EL ML PERMITE EL APRENDIZAJE Profundo, Entre Otras Cosa, para desarrollar las numerosas Capacidat de la ia. Cuanto más diversos y fíches sean los datos, más precisos y Útiles Serán los Reludos del Modelo. Por lo tanto, Durante el atrenamiento, ESTOS MODELOSOS NECESITAN Acceder a Grandes Cantidad de Datos.

Por otrovo, la dependencia de Grandes Cantidas de datos conlleva riesgos, ya que los los conjuntos de datos no verificados o poco contradados premio la probabilidad de obtener resultados puco favas. SA SABE QUE LA IA GENERATIVA, ESPECIALES LOS GRANDES MODELOSO LINGUÍSTICOS (LLM) Y SUS DERIVOS EN Forma de Asistentes de ia, hijo especial Vulnerables A Los Ataques Quean Los Modelos con Fines con Maliciosos.

Una de las amenaza más insidiosa en es el everenenamiento de datos (o bases de datos), en els loss los adversarios intentan alterar el comportamiento del modelo de quet generar incorrectos Relascus, sesgados o incluso dañinos. LAS CONSECUENCIAS DE ESTA MANIPULACIA DE PUEDEN Extensor A Todas Las Aplicaciones, Minando la Confianza e INTRODUDO RIESGOS SISTÉMICOS TANTO PARA LASI

Tipos de everenenamiento de datos

Existen Varios Tipos de Ataques de ENVENENAMIENTO DE DATOS, COMO por EJemplo

• Inyeción de datos: Los atacantes inyectan Puntos de datos maliciosos en los datos de atrenamiento para hacer que un modelo de ia altere s su comportamiento. Un Buen Ejemplo de este es Cuando Lose de Loseirio en línea alteraron lentamento el bot tay de twitter para tweets públicos ofensivos.
• Ataques Internos: Al Igual Que Con las amenazas Internas habituales, Los Empleados Podría Hacer Uno Indebido de su su su su su al Alterar El Conjunto de Eterrenamiento de Un Modelo, Cambiándolo pieza pieza modificar Sul Comportamiento. Los ataques en internos hijo especial insiosos porque se aparvechan del acceso legumo.
• Inyecció de dispararadores: Este ataque inyecta dadas en el conjunto de en el conjunto del modelo de ia para cear crea un disparador. ESTO Permite un los atacantes burlar la mixederid de un modelo manipular sa salida en situaciones acordes con el desencadenante establecido. El Reto a la Hora de Detectar Este Ataque es que el Desencadenante Puede Ser DiFícil de Detectar, Así como que la amenaza permanece latente hastente hasta hasta que se activa el desencadenante.
• Ataque a la cadena de suministro: Los Epectos de Estos Ataques Pueden Ser Especialmental Graves. Como los modelos de los modelos de ia suelen componentes utilizados de terceros, deja que las vulnerabilidades introduzcan durantidas el proceso de la cadena de suministro pueden acabar acabar comprometiendo la mixturdo la modelo y dejarlo a la explotaciónón.

Un Medida Que los Modelos de ia Se Integran Profundaments en los en Sistema Empresares y de consumo, sirvido como asistentes o potenciadores de la productividid, los ataques tirigidos a Estos sistos sistos sistos sistos sostros.

Aunque es posible que los modelos de ia Empresares sin datos comparativos conceros, siguen edullendo datos internos para mejorar sus resultados. Para Ello, Accedan Necesitan Accedan A Un Tesoro de Información Confidencial, lo que los convierte en objetivos de gran valor. Los Riesgos Aumumuman Más en el el el Caso de los Modelo de Consumo, Que Suelen Compartir Conceros las Indaciones de la Religión, Normalnente replodado de Datos Sensibles.

= CÓMO Proteer El Desarrollo de Ml/Ai?

Deje estratorias preventivas para los modelos ml/ai requienciación tanto de los desarrollades como de losi. LAS Estrategia Clave incluyen

• Comprobaciones y Auditorías Constates: ES IMPORTANTE Comprobar y Val Valar ContinuimentA la Integrad de los Conjuntos de datos que alimentan los modelos de ia/ml para evitar que la manipulaciónón malintencionada o los datos sesgados los pongan en peligro.
• Centralse en la mixta: LOS PROPIOS DESARROLLADOS DE IA PUEDEN ACABAR EN EL PUNTO DE MIRA DE LOS ATACANTES, POR LO QUET CONFAT CONFIGURACIÓN DEFIGURACIÓN escindible para Un mezclador de desarrollo.
• Formación adversaria: Como ya se ha Munciones, Los modelos Modelos suelen Supervados por profesionales para para Guiarly Su -Profesionales. El MISMO Enfocque Puede utilizar para ensenar A Los Modelos la Diferencia Entrus Puntos de Datos Malicosos y Válidos, lo que en en conjunto Instanantia Ayuda Ayuda un frustrar los ataques de eNvenenamiento.
• Cero confianza Y Gestión de Accessos: Para defensor de las amenazas internas y externas, utilices una solución de mixerid que pueda supervisar el aceso No. autorizado a los datos directales de u modelo. De este modo, es más fácil detectar y prevenir Comportamientos sosospechosos. Además, Con la Confianza Cero no se confía en nieie por defecto, por lo que se Requieren múltiples Verificaciones verificaciones antes de conder el aceso.

Mezcleridad por diseño

Construir Platformas de ia/ml que sean mezcla poriño no sólo es benéficioso, sino impresión. Al Igual que la desinformación Puede influye en lasdiciales personalizados y extremos, Un Modelo de ia Envenenado También Puede conducir a Rudadados Perjudiciales.

A Medida Que El Mundo SE Centra Cada Vez Más En Los Riesgos Potenciales ASOCIADOS AL DESARROLLO DE LA IA, LOS CREADORES DEBEN DEBEN PREGNARSE SI HAN HECHO LAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN HAN Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Han Abordar Los Sesgos, Let Imprecisiones y Las Vulnerabilidadas Antes de que Puedan Causar Daños Debe Ser Una Priorad Central en El Desarrollo.

A MEDIDA QUE LA INTELEGICIA Artificial SE Integra Más en Nuestra Vidas, La Mixed De Los de ia Será Cadada Vez Más Más IMPORTANTE. Deje que Emmprosa, Los Desarrollades y los responsables de los PolÍticos También Deben Colabar Par para Deben que Loss Loss Loss Loss Loss Loss Loss en de ia sean resistentes a Los Ataques. De Este Modo, Podremos Liberar El Potencial de la ia Sin Sacrificar La Mixed Bars, la Privacidad y La Confianza.