Descripción: La seguridad de modelo se refiere a las medidas implementadas para proteger los modelos de aprendizaje automático (ML) de accesos no autorizados y ataques maliciosos. En un entorno donde los modelos de ML son cada vez más utilizados para tomar decisiones críticas, la seguridad se convierte en un aspecto fundamental. Esto incluye la protección contra la manipulación de datos, el robo de modelos y la explotación de vulnerabilidades en el sistema. Las técnicas de seguridad de modelo abarcan desde la encriptación de datos y la autenticación de usuarios hasta la implementación de controles de acceso y auditorías de seguridad. Además, se considera la robustez del modelo frente a ataques adversariales, donde se busca engañar al modelo mediante entradas diseñadas específicamente para provocar errores. La seguridad de modelo no solo protege la integridad del modelo, sino que también salvaguarda la privacidad de los datos utilizados para entrenarlo, lo que es especialmente relevante en sectores como la salud y las finanzas. En resumen, la seguridad de modelo es un componente esencial en el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, garantizando que estos operen de manera segura y confiable en un mundo digital cada vez más amenazante.
