Para abordar el tema de ML05:2023 Model Theft (Robo de Modelos) de una manera integral, es importante entender tanto los aspectos técnicos como los impactos humanos y sociales de este tipo de ataques. El robo de modelos se refiere a la acción de obtener ilegalmente los parámetros, algoritmos o datos de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Este tipo de ataque puede tener consecuencias significativas no solo para las organizaciones que desarrollan estos modelos, sino también para las personas y la sociedad en general.

Para abordar el tema de los ataques de inferencia de membresía desde una perspectiva humanista, es crucial entender primero qué son y cómo pueden afectar a individuos y sociedades. Estos ataques se centran en manipular los datos de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático para exponer información sensible. Este tipo de vulnerabilidad no solo plantea riesgos técnicos, sino que también tiene profundas implicaciones sociales y personales.

El Ataque de Inversión de Modelo (Model Inversion Attack) es una amenaza emergente en el campo de la ciberseguridad, especialmente en el contexto de los sistemas de aprendizaje automático. Este tipo de ataque ocurre cuando un atacante intenta revertir un modelo de aprendizaje automático para extraer información valiosa o sensible de él.

En el mundo de la ciberseguridad, los ataques evolucionan constantemente para adaptarse a las nuevas tecnologías y sistemas. Uno de estos ataques emergentes es el envenenamiento de datos, una amenaza que se dirige específicamente a los sistemas de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés).