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Los atacantes pueden comprometer la integridad de los modelos de Deep Learning durante el entrenamiento o el tiempo de ejecución, robar información propietaria de los modelos implementados, o incluso revelar información personal confidencial contenida en los datos de entrenamiento. La mayor parte de la investigación hasta la fecha se ha enfocado en ataques contra modelos discriminativos, como modelos de clasificación o regresión, y sistemas para reconocimiento de objetos o reconocimiento de habla automatizado. El equipo de IBM descubrió nuevas amenazas y desarrolló defensas para un tipo distinto de modelos de inteligencia artificial (IA) llamados modelos…