Tecnología

miércoles, 22 de abril de 2020 | 1:08 pm

Intel busca mitigar los ataques de engaño del Machine Learning

Es fundamental mejorar continuamente la estabilidad, seguridad y protección de interacciones inesperadas o engañosas, el programa GARD ayudará a que las tecnologías de IA y Machine Learning estén mejor equipadas para defenderse contra posibles ataques futuros.

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(Internacional )

Intel y el Instituto Tecnológico de Georgia anunciaron que fueron seleccionados para dirigir un equipo del programa ‘Garantizando la Robustez de la Inteligencia Artificial contra el Engaño (GARD)’ para la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA).

Intel es el principal contratista en esta labor conjunta que tiene un costo millonario y una duración de cuatro años para mejorar las defensas de ciberseguridad contra los ataques de engaño en los modelos de Machine Learning.

“Intel y Georgia Tech están trabajando juntos para avanzar en la comprensión colectiva del ecosistema y en la capacidad de mitigación contra las vulnerabilidades de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Mediante la investigación innovadora en técnicas de coherencia estamos colaborando en un enfoque para mejorar la detección de objetos y mejorar la capacidad de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para actuar ante los ataques adversos”, explicó Jason Martin, Ingeniero de Intel Labs.

Aun cuando son poco frecuentes, los ataques adversos intentan engañar, alterar o corromper la interpretación de datos del algoritmo de Machine Learning. Como los modelos de IA y Machine Learning son incorporados cada vez más en los sistemas semiautónomos y autónomos, es fundamental mejorar continuamente la estabilidad, seguridad y protección de interacciones inesperadas o engañosas. El programa GARD ayudará a que las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning estén mejor equipadas para defenderse contra posibles ataques futuros.

Intel se encuentra en una posición única para ayudar a impulsar innovaciones en la tecnología de Inteligencia Artificial y Machine Learning con una participación significativa en el resultado. La meta del programa es establecer fundamentos teóricos del sistema de Machine Learning que no solo identifiquen las vulnerabilidades del sistema y caractericen las propiedades para mejorar la robustez del sistema, sino que también promuevan la creación de defensas efectivas.

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