Durmiendo con un Ojo AI Abierto

Resumen

Explore ataques adversariales en sistemas de IA/ML, sus implicaciones en el mundo real y estrategias de mitigación. Aprenda sobre riesgos potenciales y consideraciones de seguridad en tecnologías impulsadas por IA en diversos sectores.

Programa de estudio

• Introducción a los Ataques Adversarios
Definición y Visión General de los Ataques Adversarios
Contexto Histórico y Evolución
Términos Clave y Conceptos
• Tipos de Ataques Adversarios
Ataques de Evasión
Ataques de Envenenamiento
Ataques de Robo de Modelo
Ataques de Inferencia
• Ataques Adversarios en Sistemas de IA/ML
Impacto en Modelos de Reconocimiento de Imágenes
Vulnerabilidades en el Procesamiento del Lenguaje Natural
Desafíos en Sistemas Autónomos
Ejemplos Adversarios en Aprendizaje por Refuerzo
• Estudios de Caso de Ataques Adversarios
Incidentes de Alta Relevancia y Análisis
Vulnerabilidades Específicas del Sector
Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
• Implicaciones y Riesgos en el Mundo Real
Consideraciones Éticas y Responsabilidad
Impacto Económico en los Negocios
Preocupaciones de Privacidad y Seguridad
Aspectos Regulatorios y Legales
• Estrategias de Mitigación para Ataques Adversarios
Técnicas de Robustez y Defensa
Modelos de Entrenamiento Adversario
Sistemas de Monitoreo y Detección
Uso de IA para Inteligencia de Amenazas
• Consideraciones de Seguridad en Tecnologías Impulsadas por IA
Mejores Prácticas para la Seguridad de IA
Diseño de Sistemas de IA Seguros
Evaluación y Gestión de Riesgos en Despliegues de IA
• Desafíos de Seguridad Específicos por Sector
Salud
Finanzas
Automotriz y Transporte
Telecomunicaciones
• Tendencias Futuras y Direcciones de Investigación
Amenazas Emergentes en la Seguridad de IA
Innovaciones en Mecanismos de Defensa
Rol de la Ética de IA en la Investigación de Seguridad
• Resumen del Curso y Evaluación Final
Resumen de Conceptos Clave
Proyecto/Evaluación Final
Recursos para Aprendizaje Continuado

Asignaturas

Charlas de Conferencia