El machine learning (ML) y, en general, la inteligencia artificial se utiliza en diversos campos para resolver una amplia gama de tareas. En el ámbito de la seguridad, la IA se ha empleado para detectar malware, tráfico anómalo y muchas otras aplicaciones. Sin embargo, la IA también es vulnerable y susceptible a ataques. En este recorrido, exploraremos varios tipos de ataques y defensas, centrándonos especialmente en los más conocidos, como los “adversarial examples” y los “backdoors”. Además, llevaremos a cabo la implementación de uno de estos ataques y lo probaremos en forma de demostración.
Temario:
La inscripción es gratuita. Basta con que envíes un email a dif.ziur@ehu.eus no más tarde del viernes 17 con el tema INSCRIPCIÓN DEEP y con tus datos de contacto en el cuerpo del mensaje.
Se requiere un conocimiento básico de Python, y se proporcionará una introducción a Deep Learning en el curso. Además, es necesario contar con un ordenador con conexión Wi-Fi a Internet.
Gorka Abad, graduado en Ingeniería Informática y máster en Ciberseguridad, actualmente se encuentra en su tercer año de doctorado en IKERLAN y la Universidad Radboud. Su investigación se centra en los ataques al Aprendizaje Profundo, con especial énfasis en los “Backdoor attacks”. Gorka ha desarrollado y publicado nuevos vectores de ataque de puerta trasera en diversos contextos, como el Federated Learning o las Spiking Neural Networks, entre otros.