{"id":175908,"date":"2024-11-06T07:30:00","date_gmt":"2024-11-06T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=175908"},"modified":"2024-10-24T14:07:06","modified_gmt":"2024-10-24T13:07:06","slug":"adversarial-robustness-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/adversarial-robustness-que-es","title":{"rendered":"Adversarial robustness: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfPara qu\u00e9 sirve?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"175908\" class=\"elementor elementor-175908\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28e395f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"28e395f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9848195 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9848195\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>La <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/adversarial-training-que-es\"><b>adversarial robustness<\/b><\/a><b> se centra en la seguridad de los modelos de machine learning haci\u00e9ndolos resistentes a ataques maliciosos. Su objetivo es desarrollar mecanismos de defensa y t\u00e9cnicas de refuerzo de seguridad para garantizar que los modelos puedan mantener su rendimiento en presencia de ataques adversariales, asegurando as\u00ed la fiabilidad y seguridad de los sistemas de <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-definicion\"><b>inteligencia artificial<\/b><\/a><b>.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-192348a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"192348a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En el \u00e1mbito de las t\u00e9cnicas populares de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">machine learning<\/a>, los avances de alto nivel han llevado a modelos de vanguardia capaces de realizar proezas impresionantes. El <\/span><b>deep learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, un poderoso marco de machine learning, ha revolucionado varios campos, desde la visi\u00f3n por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, a pesar de estos logros notables, los modelos de deep learning, especialmente aquellos basados en la optimizaci\u00f3n por gradiente, son a menudo vulnerables a los <\/span><b>ataques adversariales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Adversarial Attack: Definici\u00f3n y protecci\u00f3n contra esta amenaza (datascientest.com)). Esta vulnerabilidad ha impulsado el surgimiento de un \u00e1rea de investigaci\u00f3n cr\u00edtica conocida como <\/span><b>robustez adversarial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que se esfuerza por desarrollar t\u00e9cnicas para mejorar la resistencia de los modelos de machine learning ante tales ataques.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0956139 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0956139\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ad9864 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5ad9864\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es el entrenamiento adversarial?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bfe563 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3bfe563\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>entrenamiento adversarial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (o <\/span><b>adversarial training<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) est\u00e1 a la vanguardia de las estrategias utilizadas para afrontar este desaf\u00edo de robustez. El concepto del entrenamiento adversarial consiste en enriquecer el proceso de aprendizaje con ejemplos adversarios cuidadosamente elaborados. Estos ejemplos son entradas dise\u00f1adas intencionadamente para enga\u00f1ar al modelo de machine learning. Al exponer al modelo a estos ejemplos adversarios durante su formaci\u00f3n, se vuelve m\u00e1s robusto y aprende a hacer predicciones precisas incluso cuando se enfrenta a entradas adversarias similares en escenarios del mundo real.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d535485 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d535485\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175911\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e29a46f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e29a46f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea clave del entrenamiento adversarial es crear un conjunto de datos completo que incluya tanto ejemplos limpios como ejemplos adversarios. Durante la formaci\u00f3n, el modelo es expuesto a ambos tipos de ejemplos, lo que le obliga a aprender no solo los patrones inherentes a los datos, sino tambi\u00e9n a reconocer las <\/span><b>perturbaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y a <\/span><b>resistirlas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Repitiendo este proceso, el modelo se vuelve progresivamente m\u00e1s resistente y capaz de generalizar las defensas que ha aprendido a entradas no vistas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Uno de los desaf\u00edos en el desarrollo de modelos robustos reside en la generaci\u00f3n de ejemplos adversarios efectivos. Estos ejemplos deben ser cuidadosamente dise\u00f1ados para <\/span><b>explotar las vulnerabilidades del modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a la vez que pasan desapercibidos a los ojos de observadores humanos. Los investigadores han desarrollado diversos m\u00e9todos para generar ejemplos adversarios, tales como el m\u00e9todo del signo del gradiente r\u00e1pido (<\/span><b>Fast Gradient Sign Method<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, FGSM) y sus variantes. Estas t\u00e9cnicas aprovechan los gradientes del modelo en relaci\u00f3n con la entrada para perturbar iterativamente la entrada de una manera que maximice el error de predicci\u00f3n del modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f2cfe7 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3f2cfe7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en aprendizaje autom\u00e1tico<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f5403a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5f5403a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-957d871 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"957d871\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Algunos ejemplos:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d42e5e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d42e5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La adversarial robustness es particularmente crucial en <\/span><b>tareas que involucran im\u00e1genes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/algoritmo-de-clasificacion\">modelos de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/a>, por ejemplo, son ampliamente utilizados en varios campos, como <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/vehiculo-autonomo-todo-lo-que-necesita-saber\">los veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/a>, diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos y sistemas de seguridad. Sin embargo, incluso los modelos de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e1s avanzados pueden ser enga\u00f1ados por perturbaciones imperceptibles a\u00f1adidas a la imagen de entrada, lo que resulta en <\/span><b>errores de clasificaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Las t\u00e9cnicas de adversarial robustnessbuscan resolver este problema entrenando modelos que resistan tales ataques adversariales basados en im\u00e1genes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La adversarial robustness tambi\u00e9n puede aplicarse a los <\/span><b>chatbots<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como medida para prevenir la repetici\u00f3n del escenario bien conocido del chatbot Tay, que hab\u00eda sido desarrollado por Microsoft y desplegado en Twitter para interactuar con usuarios y aprender a conversar. Individuos malintencionados explotaron el sistema alimentando a Tay con insultos y comentarios ofensivos, lo cual llev\u00f3 a comportamientos inapropiados por parte del chatbot. Solo diecis\u00e9is horas despu\u00e9s de su lanzamiento, Microsoft tuvo que desactivar el chatbot, que hab\u00eda desarrollado tendencias racistas y homof\u00f3bicas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5db80b9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5db80b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175918\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3811c2a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3811c2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hoy en d\u00eda, la investigaci\u00f3n ha llevado al desarrollo de <\/span><b>mecanismos de defensa avanzados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que incluyen el entrenamiento con diversas perturbaciones. Estas t\u00e9cnicas mejoran la capacidad del modelo para resistir los ataques adversariales incorporando capas de defensa adicionales y explotando las propiedades estad\u00edsticas de los datos. La adversarial robustness es un campo que evoluciona r\u00e1pidamente, ya que los investigadores se esfuerzan constantemente en mejorar la eficacia de las defensas contra los ataques adversariales. Los avances recientes incluyen enfoques que combinan el entrenamiento adversarial con otras t\u00e9cnicas de regularizaci\u00f3n, m\u00e9todos de ensemble que aprovechan la diversidad de m\u00faltiples modelos y t\u00e9cnicas que integran modelos generativos para aprender con mayor precisi\u00f3n la distribuci\u00f3n subyacente de los datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-505b865 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"505b865\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b38928 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b38928\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c641fe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9c641fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque los modelos de deep learning han logrado un \u00e9xito notable en varios campos, su vulnerabilidad a los ataques adversariales sigue siendo una preocupaci\u00f3n principal. La <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\"><span style=\"font-weight: 400;\">adversarial robustness<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, gracias a t\u00e9cnicas como el entrenamiento adversarial, busca mejorar la resiliencia de los modelos de machine learning contra los ataques adversariales. Al exponer los modelos a ejemplos adversarios cuidadosamente elaborados durante su formaci\u00f3n, los investigadores desarrollan estrategias para <\/span><b>fortalecer estos modelos y asegurar su fiabilidad en escenarios del mundo real<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este campo contin\u00faa evolucionando y promete crear modelos de machine learning m\u00e1s robustos y seguros, permitiendo as\u00ed la adopci\u00f3n generalizada de la inteligencia artificial en aplicaciones cr\u00edticas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre los desaf\u00edos de la inteligencia artificial? \u00bfTe interesa dominar las t\u00e9cnicas de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a> mencionadas en este art\u00edculo? Inf\u00f3rmate sobre nuestra formaci\u00f3n de Data Scientist (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">Formaci\u00f3n Data Scientist | DataScientest x MINES Paris \u2013 PSL<\/a>).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-330a674 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"330a674\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en adversarial robustness<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a856a7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6a856a7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eefa0c6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"eefa0c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es la robustez adversarial?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La robustez adversarial se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para resistir ejemplos adversariales, que son entradas intencionalmente modificadas para enga\u00f1ar al modelo y producir predicciones incorrectas. Esto ayuda a mejorar la seguridad y la fiabilidad de los modelos, especialmente en campos cr\u00edticos como la visi\u00f3n por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los riesgos asociados con los ejemplos adversariales?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los ejemplos adversariales pueden causar errores de predicci\u00f3n costosos en aplicaciones sensibles, como los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, los sistemas de seguridad biom\u00e9trica o los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos. Al explotar debilidades del modelo, los atacantes pueden provocar comportamientos no deseados o comprometer la fiabilidad de los sistemas inteligentes.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo mejorar la robustez adversarial de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Para mejorar la robustez adversarial, se pueden utilizar varias t\u00e9cnicas, como el entrenamiento con ejemplos adversariales, la aplicaci\u00f3n de regularizaci\u00f3n, el uso de redes neuronales defensivas o la detecci\u00f3n de ataques adversariales. Estas metodolog\u00edas est\u00e1n dise\u00f1adas para hacer que los modelos sean m\u00e1s resistentes a perturbaciones intencionales.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 sectores est\u00e1n afectados por la robustez adversarial?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La robustez adversarial es crucial en varios sectores cr\u00edticos, como la ciberseguridad, las finanzas, la industria automotriz (para veh\u00edculos aut\u00f3nomos), la salud (diagn\u00f3sticos automatizados) y las tecnolog\u00edas de defensa. Cualquier aplicaci\u00f3n que utilice IA en contextos de alto riesgo debe considerar estas vulnerabilidades potenciales.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La adversarial robustness se centra en la seguridad de los modelos de machine learning haci\u00e9ndolos resistentes a ataques maliciosos. 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