Desarrollo de un algoritmo anti-envenenamiento de sistemas de IA
Tags: cybersecurity, ai, robotics, computervision
Published: 2024-01-25 11:58:54

He desarrollado **CIBRAtool**, una herramienta de #ciberseguridad aplicada a la #IA para evitar el envenenamiento de datasets de imágenes en entrenamiento o inferencia, aquí el artículo técnico explicativo:

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## **Desarrollo de un sistema algoritmo avanzado anti-envenenamiento de sistemas de IA centrados en la visión por computador y el reconocimiento de imágenes para la protección de entornos de IA mediante soluciones de ciberseguridad adaptadas y aplicadas a sus necesidades específicas.**

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**Introducción**

En el campo de la inteligencia artificial, la integridad y seguridad de los datos se ha convertido en una preocupación primordial. <u>Esto es particularmente crítico en sistemas de visión por computador y reconocimiento de imágenes, donde la calidad y autenticidad de las imágenes ingeridas, procesadas e inferidas son esenciales para la precisión y fiabilidad de la IA</u>. 

En este artículo se describe el desarrollo de un innovador sistema **anti-envenenamiento** diseñado para proteger estos sistemas de IA contra el “**data poisoning**”, por ejemplo, ante oclusiones en las imágenes. 

**Desarrollo de la solución** 

El núcleo de la solución es un modelo de esencia autoencoder junto con una funcionalidad comparativa entre imágenes, entrenado con un conjunto de imágenes consideradas estándar y seguras. Este modelo aprende a reconstruir estas imágenes con alta precisión, lo que permite posteriormente utilizarlo para evaluar nuevas imágenes. 

<u>La premisa es simple: si el autoencoder no puede reconstruir con precisión una imagen entrante, es probable que esta sea una anomalía o un **intento de envenenamiento** del dataset, extendiendo ello a la comparación aparejada</u>. 

Para garantizar la aplicabilidad en escenarios de tiempo real, como en robótica o sistemas de monitoreo en línea y otros entornos dinámicos, el modelo resulta optimizado para un rendimiento rápido y eficiente. Esto se logra mediante la simplificación de la arquitectura del autoencoder y la implementación de técnicas de preprocesamiento de imágenes que permiten una rápida adaptación de las imágenes entrantes y que <u>los sistemas reaccionen instantáneamente ante posibles amenazas o cambios inesperados en su entorno visual tomando así **decisiones informadas y oportunas** basadas en una **mejorada percepción visual**</u>. 

**Integración** 

Una parte crucial del desarrollo es la creación de una interfaz accesible para permitir la integración fácil del sistema en diferentes -entornos diferidos o en tiempo real- permitiendo a los usuarios enviar imágenes para su análisis y recibir respuestas rápidas sobre la presencia de envenenamiento. 

Todo ello aplica a la preparación de un dataset para su entrenamiento y también a la inferencia directa para la toma de decisiones de output del sistema de IA, así como para el cribaje de potenciales datos de reentrenamiento que deban ser admitidos o bien omitidos dentro del flujo iterativo del entorno del sistema. 

Durante las pruebas de desarrollo, el sistema demostró ser altamente eficaz en la identificación de imágenes que diferían significativamente de las consideradas estándar. <u>El umbral de detección puede ser ajustado según las necesidades específicas del entorno de aplicación **porcentualmente** e, incluso, focalizando las **divergencias a escala de pixel**</u>, proporcionando así una herramienta flexible y robusta para la protección de datos en sistemas de IA. 

**Aplicaciones prácticas**  

En la práctica, esta capacidad se traduce en una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, en la manufactura automatizada, los robots equipados con el sistema pueden identificar instantáneamente potenciales amenazas. En el ámbito de la vigilancia, los drones o cámaras de seguridad pueden utilizar el sistema para detectar intentos de envenenamiento, enviando alertas –o tomando las acciones pertinentes- en tiempo real para una respuesta rápida.  

**Beneficios y seguridad**  

Además de mejorar la eficiencia y la efectividad de los sistemas robóticos y automatizados, la solución juega un papel crucial en la seguridad. Al identificar rápidamente las potenciales amenazas, los sistemas pueden prevenir daños o interferencias malintencionadas, asegurando así una operación continua y segura. Esta funcionalidad es esencial en entornos donde la rapidez y precisión de la respuesta pueden ser críticas, como en la logística automatizada, conducción autónoma o incluso en contextos de asistencia médica. 

**Conclusiones** 

El sistema anti-envenenamiento que se ha desarrollado representa un avance significativo en la protección de sistemas de IA de visión por computador y reconocimiento de imágenes contra el envenenamiento de datos. Su capacidad para operar en tiempo real, junto con la facilidad de integración a través de una API, lo convierte en una solución ideal para una amplia gama de aplicaciones industriales y comerciales. 

Se continúa refinando (y adaptándolo ad-hoc cuando corresponde) el modelo y explorando nuevas aplicaciones, comprometidos con la mejora continua de la seguridad y fiabilidad en el campo de la inteligencia artificial. 

El algoritmo no solo proporciona una potente herramienta para proteger la integridad de los datos en aplicaciones de IA de visión por computador y reconocimiento de imágenes, sino que también ofrece una solución ágil y adaptable para la detección de amenazas en tiempo real en sistemas robóticos. Esta dualidad de aplicaciones asegura que esta tecnología sea una inversión valiosa para una variedad de industrias, marcando un paso adelante en la intersección de la inteligencia artificial y la ciberseguridad, junto con la robótica y demás disciplinas análogas. 

[Jordi Garcia Castillón](https://jordigarcia.eu/)