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Temario del curso

Introducción al Red Teaming en IA

  • Comprensión del panorama de amenazas de la IA.
  • Roles de los equipos de red teaming en la seguridad de la IA.
  • Consideraciones éticas y legales.

Aprendizaje Automático Adversario

  • Tipos de ataques: evasión, envenenamiento, extracción e inferencia.
  • Generación de ejemplos adversarios (por ejemplo, FGSM, PGD).
  • Ataques dirigidos frente a no dirigidos y métricas de éxito.

Prueba de la Robustez del Modelo

  • Evaluación de la robustez bajo perturbaciones.
  • Exploración de puntos ciegos y modos de fallo del modelo.
  • Pruebas de estrés en modelos de clasificación, visión por computadora y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).

Red Teaming de Cadenas de Procesamiento de IA

  • Superficie de ataque de las cadenas de procesamiento de IA: datos, modelo y despliegue.
  • Explotación de APIs y puntos finales de modelos inseguros.
  • Ingeniería inversa del comportamiento y las salidas del modelo.

Simulación y Herramientas

  • Uso de la caja de herramientas Adversarial Robustness Toolbox (ART).
  • Red teaming con herramientas como TextAttack e IBM ART.
  • Herramientas de aislamiento, monitoreo y observabilidad.

Estrategia de Red Team en IA y Colaboración en Defensa

  • Desarrollo de ejercicios y objetivos para el equipo de red teaming.
  • Comunicación de hallazgos a los equipos azules (defensa).
  • Integración del red teaming en la gestión de riesgos de la IA.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las arquitecturas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Experiencia con Python y marcos de trabajo de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
  • Familiaridad con conceptos de ciberseguridad o técnicas de seguridad ofensiva.

Público objetivo

  • Investigadores de seguridad.
  • Equipos de seguridad ofensiva.
  • Profesionales de garantía de calidad de IA y red teaming.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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