Filtración de datos

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La filtración de datos es la transferencia no autorizada de información desde equipos o dispositivos. Dos tipos de filtración de datos relacionados con la inteligencia artificial son:

  • Filtración del modelo de IA
  • Filtración de datos de entrenamiento

Filtración de datos del modelo de IA: El desvío no autorizado de información de un modelo de IA. Supone el robo de la arquitectura, los pesos u otros componentes propietarios del modelo. Los atacantes pueden aprovechar esto para replicar o usar el modelo con fines que puedan poner en peligro su integridad y propiedad intelectual.

Filtración de datos de entrenamiento: Los datos de entrenamiento que se usan para crear un modelo de IA se transfieren o filtran de forma ilícita. Esto supone el acceso no autorizado a conjuntos de datos confidenciales, lo que puede provocar infracciones de la privacidad, amplificación del sesgo o incluso ataques adversarios. La protección de los datos de entrenamiento es fundamental para evitar dicha filtración.

La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la prevención y habilitación de la filtración de datos. Aunque la inteligencia artificial puede ayudar a detectar y mitigar las infracciones de datos, también proporciona a los atacantes herramientas avanzadas para robar información confidencial. Esta doble influencia de la inteligencia artificial crea un desafío complejo para las organizaciones que tienen como objetivo proteger sus datos valiosos.

La filtración de datos se puede mitigar mediante una buena higiene de seguridad: el principio de privilegios mínimos, la revisión y actualización de sistemas, el etiquetado y clasificación de datos, y la adopción de una arquitectura de confianza cero.


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