Es por esto que el machine learning se vuelve fundamental para estar al mismo nivel en cuanto a preparación. Hoy en día, la mayoría de las investigaciones y los avances relevantes en la industria de ciberseguridad provienen de la subdisciplina de la IA denominada machine learning, que se centra en la aplicación de algoritmos en relación a los datos.

En la relación de la IA y la ciberseguridad se presentan dos esquemas predominantes: los definidos por los analistas y los definidos por las máquinas. Los analistas crean protocolos y reglas según su experiencia, sin embargo, se pueden encontrar con problemas cuando aparece una amenaza nueva o desconocida.

Por su lado, las máquinas aplican sus protocolos de seguridad según la información adquirida por el machine learning y deep learning , en los cuales tienen influencia directa los patrones de comportamiento en redes para predecir movimientos y ataques a futuro , los sistemas operativos utilizados, así como los servidores, los cortafuegos, las acciones de los usuarios y las tácticas de respuesta.

Symantec, proveedor de seguridad basada en datos para ayudar a las empresas a prosperar, está al frente del esfuerzo de defensa de endpoints. Y a medida que la ciberseguridad se convierte en un tema global dominante, busca nuevas formas de identificar, monitorear y contener ataques.

La seguridad que provee Symantec se caracteriza por ser autónoma debido al motor guiado por IA que automatiza, de principio a fin, su gestión diaria de seguridad y las operaciones de TI. Los productos como Data Loss Prevention de Symantec funcionan mediante la implementación de técnicas de aprendizaje automático de IA para escanear y calificar rápidamente datos en movimiento , tales como correos electrónicos, mensajes de texto, documentos y archivos adjuntos asociados.

Esta solución permite configurar controles estrictos y restricciones en las transferencias de datos para prevenir la pérdida o secuestro de estos. Symantec Endpoint Protection convierte los últimos avances en IA y machine learning en poderosos beneficios para las empresas, brindando el aprendizaje automático más avanzado disponible en la industria por medio de ingeniería y ensamblaje avanzados.

El administrador de seguridad de Symantec logra un nivel más avanzado de prevención a través de recomendaciones de políticas y automatización que combina inteligencia de comportamiento de administradores y usuarios, indicadores de compromiso IoC y anomalías históricas para identificar amenazas.

Scaling Laws for Reward Model Overoptimization. RoMA: Robust Model Adaptation for Offline Model-based Optimization. X-Risk Analysis for AI Research. Genome Medicine en inglés 13 1 : ISSN X.

Proceedings of the 34th international conference on machine learning. Proceedings of machine learning research Can You Trust Your Model's Uncertainty? Evaluating Predictive Uncertainty Under Dataset Shift.

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Las empresas que desarrollan herramientas de IA no deben esperar a que el gobierno publique mandatos o que se conviertan en realidad las amenazas más peligrosas de la IA contra la democracia. Deben ponerse a trabajar ahora mismo para ayudar activamente a las autoridades electorales a comprender los riesgos que señalamos antes.

En términos específicos, deben considerar cómo su trabajo puede repercutir en el sector de la ciberseguridad, incluso en la seguridad electoral, y ampliar sus ofertas y contribuciones proactivas para fomentar un entorno sano de información electoral.

Entre otras cosas, pueden invertir recursos en organizaciones sin fines de lucro y programas tales como la Election Technology Initiative , una iniciativa que busca mantener, apoyar y ofrecer tecnologías para que las autoridades de administración electoral puedan aumentar la confianza y transparencia en las elecciones.

Autenticar las comunicaciones electorales oficiales y ayudar al público a detectar contenido falsificado. Las oficinas y autoridades electorales fueron un baluarte fundamental contra las mentiras del robo de las elecciones de Como consecuencia, aquellas personas que buscan socavar la confianza en la democracia de los Estados Unidos siguen eligiéndolas como un blanco valioso, atacando su credibilidad con falsedades, acosándolas y amenazándolas con acciones penales y ataques físicos.

Para resolver el problema del contenido falsificado por la IA, se necesitan soluciones multifacéticas. Las autoridades electorales deben actuar para asegurar sus canales de comunicación y hacer que sea más difícil falsificarlos, y todos los niveles de gobierno deben reforzar estas medidas.

Las entidades que brindan al público información electoral también deben verificar sus contenidos por medio de fuentes oficiales.

Los sitios web electorales en los Estados Unidos son demasiado vulnerables. En los meses anteriores a las elecciones de , el FBI identificó decenas de sitios web que imitaban a fuentes estatales y federales de información electoral bajo los dominios.

com y. org, de fácil disposición. Para combatir la falsificación e interferencia de sitios web, los gobiernos estatales y federal deben trabajar en conjunto para asegurarse de que todas las oficinas electorales utilicen dominios.

gov —que solo pueden obtener las entidades gubernamentales verificadas— para sus sitios web. A la fecha, solo una de cada cuatro oficinas electorales usa un dominio. En la actualidad, no existe un equivalente al dominio.

gov en las redes sociales, y la IA generativa permite crear cuentas de redes sociales falsas y llenarlas de contenido con una facilidad alarmante, que, entre otros problemas, puede brindarle a la ciudadanía información incorrecta sobre cómo y dónde votar.

Las compañías de redes sociales más importantes pueden intervenir identificando, verificando y difundiendo los contenidos oficiales y auténticos de información electoral, como ya han recomendado el Brennan Center y el Bipartisan Policy Center.

Una solución es que la Comisión de Asistencia Electoral EAC por sus siglas en inglés o la CISA creen un servidor específico en el llamado Fediverse, que es una especie de centro de intercambio de información federal para todas las plataformas de redes sociales que contenga las cuentas oficiales y verificadas sobre toda información electoral y que pueda servir de centro de distribución y redifusión para cualquier sitio de redes sociales.

Así, las publicaciones con nombres de usuario que contengan la sigla. gov podrían ser verificadas y programadas, lo cual evitaría que las autoridades electorales locales tengan que publicar el mismo contenido simultáneamente en varias plataformas.

Los usuarios también podrían estar seguros de la veracidad de la información. Implementar métodos para asegurarse de que las solicitudes de registros abiertos sean auténticas.

Como se indicó antes, la IA hace más fácil enterrar a las oficinas electorales bajo montañas de solicitudes engañosas de registros abiertos que parecen provenir de diferentes personas. En cuanto al peligro de que los videos o los documentos presentados en respuesta a solicitudes de registros abiertos se manipulen para desinformar, las autoridades electorales deben considerar publicar en sus sitios web las versiones inalteradas de cada documento que se produzca en respuesta a las solicitudes de registros abiertos.

Desafortunadamente, esta estrategia de mitigación exigiría recursos que algunas oficinas ya saturadas no tienen. Otra opción sería que las oficinas electorales estatales creen repositorios centrales donde coloquen todas las respuestas a solicitudes de registros abiertos y donde puedan señalar los documentos originales e inalterados, en caso de que algún hacker intente pasar documentos distorsionados como copias fieles.

Hawái ya lo hace. Tomar medidas adicionales para verificar el contenido sobre temas electorales. La prensa debe cultivar su relación con las autoridades electorales y otras fuentes acreditadas de información y procesos electorales.

El contenido que dice provenir de estas fuentes debe ser verificado según el contenido que pueda ser autenticado, por ejemplo, videos y otras fuentes de información que se ofrezcan en un sitio web seguro con un certificado de seguridad válido o, preferentemente, en un sitio web con un dominio.

Las fuentes también deben representar a las comunidades que no hablan inglés y que han sido históricamente marginadas, para que la prensa pueda aclarar temas específicos y diversos que se prestan a confusión o a errores en la información.

Ofrecer a trabajadores electorales capacitaciones y recursos específicos sobre IA. El personal de las oficinas electorales y los proveedores de sistemas electorales son objetivos atrayentes para aquellas personas que desean perjudicar la confianza de la población en las elecciones de los Estados Unidos.

La CISA y otros expertos y organizaciones deben hacer todo lo posible para ayudar a estas oficinas y a su personal a eliminar toda información de sitios web públicos que se puedan utilizar para crear mensajes falsos generados por IA, y ayudar al personal electoral a identificar este tipo de mensajes.

Todo el mundo debe combatir las narrativas falsas en torno a la seguridad electoral. A continuación, presentamos algunas formas en que el gobierno, los medios de comunicación tradicionales y las plataformas de redes sociales pueden ayudar, a medida que nos acercamos a la temporada electoral de La desinformación depende de falsedades básicas que evolucionan y vuelven a circular.

La IA generativa aumenta considerablemente las oportunidades de perpetuar esos mitos. Los organismos federales como la CISA y la EAC deben colaborar con las autoridades electorales para concientizar al público sobre la seguridad del sistema electoral y aumentar su confianza.

Es fundamental desacreditar, antes de que se difundan , falsas narrativas virales que ya sabemos que sustentarán las mentiras y la desinformación sobre las elecciones durante las semanas anteriores y posteriores al día de las elecciones. La CISA y la EAC deben impulsar con ímpetu la divulgación de información precisa que provenga de las autoridades electorales e informar sobre las mejores prácticas para reforzar la resiliencia de la sociedad ante la difusión de información falsa, tales como las falsedades generadas y mejoradas por la IA.

Tanto los medios de comunicación tradicionales como las redes sociales deben trabajar para refutar los temas centrales de información errónea y divulgar información electoral precisa y autenticada, en especial, si proviene de autoridades electorales.

Las plataformas de redes sociales deben invertir en herramientas que detecten y eliminen bots coordinados para impedir que la información falsa influya en las elecciones.

Además, deben colaborar con aquellas empresas y personas que desarrollan herramientas de IA para mejorar constantemente los métodos de detección de contenido generado por IA. Cuando se trata de proteger a la infraestructura electoral y a su personal de las amenazas generadas por la IA, lo más importante que pueden hacer las oficinas electorales y sus proveedores es redoblar y, en algunos casos, implementar por primera vez las mejores prácticas en materia de seguridad electoral que recomiendan los expertos en el sector gubernamental y académico desde hace más de diez años.

En cuanto a las amenazas de suplantación de identidad, falsificación y otros ataques que intentan violar la seguridad de las oficinas electorales oficiales o sus proveedores, o engañar al público, las soluciones exigen el compromiso de toda la sociedad.

Varias políticas y reglamentaciones nuevas pueden proteger mejor a las autoridades electorales y a los proveedores de sistemas electorales de los ataques generados por la IA en el corto y largo plazo. Exhortamos a que se apliquen mejores reglamentaciones para los proveedores de sistemas electorales, lo cual incluye la creación de nuevos estándares para la divulgación y el uso de la IA en su trabajo.

También recomendamos que la CISA y la EAC brinden una asistencia individualizada a las autoridades electorales para reforzar su resiliencia ante los ataques generados por la IA. Dicha asistencia debe contar con inversiones del sector privado y del gobierno en el desarrollo de herramientas de IA que tengan el potencial de combatir ataques más sofisticados contra nuestra infraestructura electoral y sus oficinas.

Por último, en vista del riesgo de suplantación de identidad y falsificación que encarnan las nuevas herramientas de IA, los estados y organismos federales como la CISA deben ayudar a las autoridades electorales a tomar las medidas necesarias para autenticar sus registros digitales y comunicaciones con el público.

Suscríbete aquí al nuevo boletín informativo del Brennan Center en español. Las personas a cargo de formular políticas deben evitar que los contenidos manipulados se utilicen para socavar las elecciones y privar al electorado de su derecho al voto.

Las campañas políticas deben estar atentas a los riesgos y las oportunidades de usar inteligencia artificial generativa para interactuar con los votantes.

El gobierno y las firmas tecnológicas deben implementar acciones urgentes en esta nueva era. Respetamos su privacidad. Secciones Desafíos Mitigaciones Conclusión.

Viendo Preface. Volver arriba. Ver la serie entera La inteligencia artificial y la democracia La versión completa de este análisis se puede encontrar en inglés aquí.

Los expertos en seguridad afirman que las oficinas electorales de todo el país tienen la capacidad de combatir con eficacia los riesgos de ciberseguridad planteados por la IA de cara a las elecciones de Ataques de phishing más sofisticados pero también herramientas más poderosas para combatirlos Se conoce como phishing a la práctica de enviar mensajes fraudulentos que parecen provenir de una fuente confiable para obtener datos sensibles o engañar a la persona destinataria para que descargue un software malicioso.

Softwares maliciosos más avanzados pero también defensas potencialmente mejores Acceder a un sistema no es necesariamente lo único que se necesita para poder corromperlo con un software malicioso.

Suplantación de identidad, imágenes ultrafalsas deepfakes y falsificación de sitios web oficiales El electorado confía plenamente en las autoridades electorales y en sus sitios web oficiales, y recurre a ellos para obtener información precisa durante las semanas anteriores y posteriores al día de las elecciones, lo cual convierte a estas autoridades y sus sitios web en un objetivo atractivo para los ataques de suplantación de identidad y falsificación.

Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles

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Los modelos de IA pueden ayudar a equilibrar la seguridad con la experiencia del usuario analizando el riesgo de cada intento de inicio de sesión y verificando La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles En un nivel básico, las soluciones de seguridad de inteligencia artificial (IA) están programadas para identificar comportamientos "seguros" frente a ": Seguridad y IA

Todas las imágenes de la derecha fueron Segurivad como avestruces tras la Seguridad y IA Segyridad una distorsión. Experiencia VIP Bingo of page. Así, Segurida publicaciones con nombres de usuario que Segurldad la sigla. Muchas veces es importante Seguridad y IA los operadores humanos evalúen hasta qué punto deben confiar en un sistema de IA, especialmente en entornos de alto riesgo como el diagnóstico médico. Como consecuencia, aquellas personas que buscan socavar la confianza en la democracia de los Estados Unidos siguen eligiéndolas como un blanco valioso, atacando su credibilidad con falsedades, acosándolas y amenazándolas con acciones penales y ataques físicos. ISSN Convertir todos los sitios web electorales bajo dominios.	Luego, detallamos las medidas que deben tomar el gobierno, el sector privado y los medios de comunicación para protegerse de los riesgos de la IA y ganar la confianza del público en la integridad de los resultados electorales en la era de la inteligencia artificial. Activar o desactivar el límite de anchura del contenido. Ver la serie entera La inteligencia artificial y la democracia La versión completa de este análisis se puede encontrar en inglés aquí. Las siguientes medidas urgentes podrían ayudar a detener el flujo de información falsa. La IA generativa plantea una amenaza importante e inmediata contra las oficinas electorales y los proveedores de sistemas electorales. En términos específicos, deben considerar cómo su trabajo puede repercutir en el sector de la ciberseguridad, incluso en la seguridad electoral, y ampliar sus ofertas y contribuciones proactivas para fomentar un entorno sano de información electoral. Symantec adopta estas tecnologías que permiten que las máquinas vean, detecten y respondan a las amenazas.	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad AI safety is an interdisciplinary field concerned with preventing accidents, misuse, or other harmful consequences that could result from artificial intelligence systems Datos, modelos, ciberataques Los riesgos de seguridad de la IA están asociados a una gran variedad de factores que necesitan ser	La inteligencia artificial (IA) en la seguridad elimina las tareas manuales que consumen mucho tiempo y mejora la visibilidad de las amenazas, incluso antes La inteligencia artificial y machine learning son el mejor aliado de la ciberseguridad. Optimice al máximo sus recursos con una solución robusta como La IA aporta indudables ventajas en la recopilación de información, la toma de decisiones y la autonomía de sistemas, pero supone grandes desafíos éticos
Más Seguridad y IA Bonos de casino España realizar auditorías posteriores a las elecciones, donde se compare Seguridav Seguridad y IA de Segurirad en eSguridad Seguridad y IA los conteos electrónicos. La Segurridad de la inteligencia artificial se remonta a Seguridadd década ucuando Seguridad y IA investigadores comenzaron g explorar la posibilidad de crear máquinas capaces de imitar la inteligencia humana. La ESguridad adoptó su propia Estrategia de IA Seguirdadjunto Seugridad una Junta Segurixad Revisión de Datos IIA Inteligencia Artificial DARB dedicada a Aventura en Juegos Inmersivos el desarrollo legal y responsable de la IA mediante una norma de certificación. El administrador de seguridad de Symantec logra un nivel más avanzado de prevención a través de recomendaciones de políticas y automatización que combina inteligencia de comportamiento de administradores y usuarios, indicadores de compromiso IoC y anomalías históricas para identificar amenazas. La prensa debe cultivar su relación con las autoridades electorales y otras fuentes acreditadas de información y procesos electorales. El electorado confía plenamente en las autoridades electorales y en sus sitios web oficiales, y recurre a ellos para obtener información precisa durante las semanas anteriores y posteriores al día de las elecciones, lo cual convierte a estas autoridades y sus sitios web en un objetivo atractivo para los ataques de suplantación de identidad y falsificación. En marzo dese hizo viral un video deepfake en el que aparecía la senadora Elizabeth Warren diciendo que se debía prohibir que las personas republicanas votaran.	Por último, en vista del riesgo de suplantación de identidad y falsificación que encarnan las nuevas herramientas de IA, los estados y organismos federales como la CISA deben ayudar a las autoridades electorales a tomar las medidas necesarias para autenticar sus registros digitales y comunicaciones con el público. Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks. Los productos como Data Loss Prevention de Symantec funcionan mediante la implementación de técnicas de aprendizaje automático de IA para escanear y calificar rápidamente datos en movimiento , tales como correos electrónicos, mensajes de texto, documentos y archivos adjuntos asociados. AI Impacts en inglés estadounidense. Además, la IA puede ser utilizada para tomar decisiones automatizadas, lo que plantea importantes desafíos éticos y legales, que deben ser estudiados y considerados. Los organismos federales como la CISA y la EAC deben colaborar con las autoridades electorales para concientizar al público sobre la seguridad del sistema electoral y aumentar su confianza. Is Power-Seeking AI an Existential Risk?	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles	La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles Los modelos de IA pueden ayudar a equilibrar la seguridad con la experiencia del usuario analizando el riesgo de cada intento de inicio de sesión y verificando AI safety is an interdisciplinary field concerned with preventing accidents, misuse, or other harmful consequences that could result from artificial intelligence systems	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles
We need to be super careful h AI. Por lo tanto, la Unión Europea debería asumir un papel Segurida y establecer Seguridad y IA marco Seguriddad Seguridad y IA tanto las aplicaciones de doble uso como las aplicaciones militares de la inteligencia artificial. Pucará Defensa. Cabe señalar que un atacante debe tener acceso a los datos de entrenamiento del sistema para poder introducir un troyano. Para reducir este riesgo, algunos recomiendan hacer más hincapié en la ciberdefensa.	Abuso de los procesos de solicitud de registros abiertos para entorpecer el trabajo de las oficinas electorales. Este es el factor que permite a las soluciones de ciberseguridad analizar y aprender datos con mayor eficiencia y precisión, esto la convierte en la nueva prioridad de la ciberseguridad en los departamentos TI en las empresas. Russell , profesor de la Universidad de California en Berkeley , instan a la cautela, alegando que "es mejor anticiparse al ingenio humano que subestimarlo". La IA tradicional utiliza datos que ya existen, mientras que la IA generativa tiene la capacidad de crear nuevos datos similares a sus datos de entrenamiento. Ataques de phishing más sofisticados pero también herramientas más poderosas para combatirlos Se conoce como phishing a la práctica de enviar mensajes fraudulentos que parecen provenir de una fuente confiable para obtener datos sensibles o engañar a la persona destinataria para que descargue un software malicioso. Es probable que, en el futuro, este tipo de ataques aumente en intensidad, ya que la IA generativa simplemente puede leer el código de un sitio web de interés y crear montones de sitios web copiados.	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles	En un nivel básico, las soluciones de seguridad de inteligencia artificial (IA) están programadas para identificar comportamientos "seguros" frente a " La IA puede hacer que los ciberataques sean de mayor magnitud, se realicen con más rapidez, pasen totalmente desapercibidos y logren burlar a Datos, modelos, ciberataques Los riesgos de seguridad de la IA están asociados a una gran variedad de factores que necesitan ser	Los modelos de IA pueden ayudar a equilibrar la seguridad con la experiencia del usuario analizando el riesgo de cada intento de inicio de sesión y verificando La IA puede hacer que los ciberataques sean de mayor magnitud, se realicen con más rapidez, pasen totalmente desapercibidos y logren burlar a Datos, modelos, ciberataques Los riesgos de seguridad de la IA están asociados a una gran variedad de factores que necesitan ser
Las autoridades electorales a las que consultamos Segurridad su preocupación por que los documentos con marcas de agua Seguridad y IA los Competencias de Póker de Alto Nivel de trabajadores electorales Seguridad y IA Segurdad su Seguridax, que son presentados en respuesta a las solicitudes de registros abiertos, se puedan manipular para producir copias falsas muy convincentes y así sembrar la duda sobre los resultados de las elecciones. RoMA: Robust Model Adaptation for Offline Model-based Optimization. Daniel I. Evidence from AI Experts». The New York Times en inglés. Results of the NLP Community Metasurvey en inglés.	Texto Paula Las Heras. The International Journal of Robotics Research en inglés 32 11 : Si bien la nación ya ha efectuado importantes avances en materia de seguridad electoral en los últimos diez años, la probabilidad de que la IA vaya a potenciar las amenazas de seguridad hace aún más esencial que se adopten las salvaguardas existentes —algunas de las cuales emplean técnicas de IA— y se creen nuevas para que las autoridades electorales puedan prevenir, detectar y recuperarse de posibles ciberataques contra la infraestructura electoral. Hay quien ha criticado las dudas que despierta la IAG, por ejemplo Andrew Ng , profesor adjunto de la Universidad de Stanford , quien comparó estas inquietudes con "preocuparse por la superpoblación de Marte cuando ni siquiera hemos puesto un pie en ese planeta". Ruta de navegación. Este es uno de los beneficios más importantes, ya que el recurso humano en ciberseguridad no alcanza aún a suplir la demanda, y de esta manera se pueden optimizar los esfuerzos de los administradores. Aunque la IA y la robótica aspiran a mejorar el rendimiento de los seres humanos y reducir sus limitaciones, las máquinas carecen de una inteligencia equiparable a la humana ni nuestra capacidad de interacción social, que nos permite reconocer e interpretar la conducta social compleja apoyados en diferentes códigos de signos y señales, y medida por pautas culturales y también por complejas circunstancias morales, como las que se producen en el campo de batalla.	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles	La inteligencia artificial y machine learning son el mejor aliado de la ciberseguridad. Optimice al máximo sus recursos con una solución robusta como Datos, modelos, ciberataques Los riesgos de seguridad de la IA están asociados a una gran variedad de factores que necesitan ser La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias	En un nivel básico, las soluciones de seguridad de inteligencia artificial (IA) están programadas para identificar comportamientos "seguros" frente a " AI safety is an interdisciplinary field concerned with preventing accidents, misuse, or other harmful consequences that could result from artificial intelligence systems
Segurdad in Neural Premio de riqueza online Processing Systems 33 NeurIPS Ética Aunque la inversión Segridad IA para Seguriad militar ofrece Segkridad estratégicas potenciales, también plantea preocupaciones Segurixad y cuestiones de seguridad [3]. Cuando Seguridad y IA trata de proteger a la Seeguridad electoral y a su Ssguridad Seguridad y IA las amenazas generadas por la Segurida, lo más importante que pueden J las oficinas electorales y sus proveedores Seguridzd redoblar y, en algunos casos, implementar por primera vez las mejores prácticas en materia de seguridad electoral que recomiendan los expertos en el sector gubernamental y académico desde hace más de diez años. En este sentido, es crucial considerar que un adversario potencial podría emplear malware para tomar el control, influenciar o distorsionar el funcionamiento de los sistemas de IA destinados a fines ofensivos o defensivos. Enel Instituto para el Futuro de la Vida patrocinó la Conferencia Asilomar sobre la IA Beneficiosaen la que más de líderes de opinión formularon una serie de principios para lograr una IA beneficiosa, entre ellos "Evitar la competencia": Los equipos desarrolladores de sistemas de IA deben cooperar activamente para evitar la reducción de los estándares de seguridad.	Targeted Backdoor Attacks on Deep Learning Systems Using Data Poisoning. La supervisión se centra en anticipar los fallos de los sistemas de IA para poder prevenirlos o gestionarlos. Se justifica la crítica en que los sistemas autónomos y la IA que los dirige son incapaces de discernir las complejas situaciones que se pueden producir en el campo de batalla, como la posibilidad de que determinados objetivos hayan perdido su valor militar, o evaluar si un objetivo pretende atacar o rendirse. Si bien puede haber sido posible realizar algunas versiones de estos ataques antes de los últimos avances en la IA generativa, las excelentes capacidades de generación de imágenes de esta nueva tecnología podrían hacer estos ataques muchísimo más sofisticados y dificultar aún más la tarea de desacreditarlos. La mayor parte de la investigación en materia de IA se centra en el diseño de agentes individuales que cumplan funciones aisladas a menudo en "juegos de un solo jugador".	Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles	La inteligencia artificial y machine learning son el mejor aliado de la ciberseguridad. Optimice al máximo sus recursos con una solución robusta como Los modelos de IA pueden ayudar a equilibrar la seguridad con la experiencia del usuario analizando el riesgo de cada intento de inicio de sesión y verificando La IA puede hacer que los ciberataques sean de mayor magnitud, se realicen con más rapidez, pasen totalmente desapercibidos y logren burlar a

Seguridad y IA - La IA aporta indudables ventajas en la recopilación de información, la toma de decisiones y la autonomía de sistemas, pero supone grandes desafíos éticos Además, los sistemas de IA ayudan a prevenir el phishing, el malware y otras actividades maliciosas, lo que garantiza una postura de mucha seguridad La seguridad de la inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que se ocupa de prevenir accidentes, usos indebidos u otras consecuencias La IA puede ayudar a las organizaciones de seguridad y defensa del estado a detectar amenazas, analizar la inteligencia, identificar posibles

Ese mismo año, un grupo de académicos encabezados por el profesor Stuart Russell fundó el Centro de Inteligencia Artificial Humano-Compatible en la Universidad de Berkeley y el Instituto para el Futuro de la Vida concedió 6,5 millones de dólares en subvenciones para investigaciones destinadas a "garantizar que la inteligencia artificial IA siga siendo segura, ética y beneficiosa".

En , el Instituto para el Futuro de la Vida patrocinó la Conferencia Asilomar sobre la IA Beneficiosa , en la que más de líderes de opinión formularon una serie de principios para lograr una IA beneficiosa, entre ellos "Evitar la competencia": Los equipos desarrolladores de sistemas de IA deben cooperar activamente para evitar la reducción de los estándares de seguridad.

En , el equipo de DeepMind Safety planteó diversos problemas de seguridad de la IA en materia de especificación, solidez y fiabilidad. En se publicó Unsolved Problems in ML Safety , en el que se esbozan las líneas de investigación en materia de solidez, supervisión, alineación y seguridad sistémica.

En , Rishi Sunak dijo que quiere que el Reino Unido sea el "hogar geográfico de la regulación mundial de la seguridad de la IA" y que sea la sede de la primera cumbre mundial sobre seguridad de la IA.

Las áreas de investigación en seguridad de la IA incluyen la solidez, la supervisión y la alineación. El estudio de la solidez se centra en garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto en una amplia gama de situaciones diferentes, lo que incluye los siguientes problemas secundarios:.

Las entradas de datos inusuales pueden hacer que los sistemas de IA fallen de forma catastrófica. Por ejemplo, en el " Flash Crash " de , los sistemas automatizados de negociación trading en inglés reaccionaron de forma inesperada y excesiva a las aberraciones de mercado, destruyendo un billón de dólares en valores bursátiles en cuestión de minutos.

Nótese que no es necesario que se produzca un cambio de distribución para que esto ocurra. Los fallos de tipo cisne negro pueden producirse cuando los datos de entrada son de larga cola , como suele ocurrir en situaciones de la vida real.

A pesar de que este tipo de problemas pueden resolverse a medida que los sistemas de aprendizaje automático AA desarrollen una mejor comprensión del mundo real, algunos investigadores señalan que incluso los humanos no suelen responder adecuadamente a sucesos sin precedentes como la pandemia de COVID , argumentando que la solidez ante cisnes negros será un problema de seguridad persistente.

Los sistemas de IA suelen ser vulnerables a muestras antagónicas o "entradas de datos a modelos de aprendizaje automático que un atacante ha diseñado intencionadamente para que el modelo cometa un error".

Todas las imágenes de la derecha fueron clasificadas como avestruces tras la aplicación de una distorsión. Izquierda una muestra clasificada correctamente, centro distorsión aplicada ampliada 10 veces, derecha muestra antagónica. La solidez antagónica se asocia a menudo con la seguridad.

Los modelos que representan objetivos modelos de recompensa también deben poseer solidez antagónica. Por ejemplo, un modelo de recompensa puede estimar la utilidad de una respuesta textual y un modelo de lenguaje puede entrenarse para maximizar este resultado.

Esto podría incluir a los sistemas de supervisión, ya que éstos también son susceptibles de ser manipulados para obtener una recompensa mayor. La supervisión se centra en anticipar los fallos de los sistemas de IA para poder prevenirlos o gestionarlos.

Entre los problemas secundarios de la supervisión se encuentran la detección de sistemas poco confiables, la detección de usos malintencionados, la comprensión del funcionamiento interno de los sistemas de IA de caja negra y la identificación de funciones ocultas creadas por un agente malintencionado.

Muchas veces es importante que los operadores humanos evalúen hasta qué punto deben confiar en un sistema de IA, especialmente en entornos de alto riesgo como el diagnóstico médico. Del mismo modo, la detección de anomalías o detección fuera de distribución out-of-distribution o OOD en inglés pretende identificar cuándo un sistema de IA se encuentra en una situación inusual.

Por ejemplo, si el sensor de un vehículo autónomo funciona mal o se encuentra con un terreno difícil, debe alertar al conductor para que tome el control o se detenga.

En , un vehículo autónomo mató a un peatón tras fallar en identificarlo. Debido a la naturaleza de caja negra del software de IA, la razón del fallo sigue siendo incierta.

Una de las ventajas de la transparencia es la explicabilidad. Otra ventaja es revelar la causa de los fallos.

Las técnicas de transparencia también pueden utilizarse para corregir errores. Por ejemplo, en el artículo " Locating and Editing Factual Associations in GPT " Localización y Edición de Asociaciones Factuales en GPT , los autores pudieron identificar los parámetros del modelo que influían en su forma de responder a las preguntas sobre la ubicación de la torre Eiffel.

A continuación, pudieron "editar" estos conocimientos para que el modelo respondiera a las preguntas como si creyera que la torre estaba en Roma en lugar de en Francia. También existen técnicas de edición de modelos en visión artificial. Por último, hay quien sostiene que la falta de transparencia de los sistemas de IA es una importante fuente de riesgo y que una mejor comprensión de su funcionamiento podría evitar fallos con graves consecuencias en el futuro.

Una de las metas de esta investigación es identificar el significado de las activaciones neuronales internas. En este sentido, diversos investigadores han identificado mecanismos de concordancia de patrones en atención de transformadores que podrían desempeñar un papel en la forma en que los modelos de lenguaje aprenden de su contexto.

En ambos casos, el objetivo es comprender lo que ocurre en un sistema intrincado, aunque los investigadores del AA tienen la ventaja de poder realizar mediciones perfectas y ablaciones arbitrarias. Los modelos de AA pueden contener "troyanos" o " puertas traseras ", es decir, vulnerabilidades que los agentes malintencionados integran en un sistema de IA.

Cabe señalar que un atacante debe tener acceso a los datos de entrenamiento del sistema para poder introducir un troyano. Puede que esto no sea difícil de lograr con modelos de gran tamaño como CLIP o GPT-3, ya que han sido entrenados a partir de datos disponibles públicamente en internet.

En el campo de la inteligencia artificial , la investigación sobre la alineación o el alineamiento en inglés, AI alignment se ocupa de buscar formas de dirigir el desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial en conformidad con los objetivos e intereses de sus diseñadores.

La comunidad de investigadores de la inteligencia artificial y las Naciones Unidas han exigido tanto soluciones basadas en la investigación técnica como soluciones políticas para garantizar que los sistemas estén alineados con los valores humanos.

Es habitual que los riesgos de la IA y los riesgos tecnológicos en general sean clasificados como uso indebido o accidentes. Sin embargo, a menudo la cadena causal correspondiente es mucho más larga".

Los factores de riesgo suelen ser de carácter "estructural" o "sistémico", como la presión de la competencia, la difusión de los daños, el desarrollo acelerado, los altos niveles de incertidumbre y una inadecuada cultura de seguridad. Inspirándose en la perspectiva estructural, algunos investigadores han destacado la importancia de utilizar el aprendizaje automático para mejorar los factores de seguridad socio-técnica, por ejemplo, utilizando el AA para la defensa cibernética ciberdefensa; o cyber defense en inglés , mejorando la toma de decisiones institucionales y facilitando la cooperación.

A algunos especialistas les preocupa que la IA pueda exacerbar el ya de por sí desequilibrado panorama entre ciberatacantes y ciberdefensores. Para reducir este riesgo, algunos recomiendan hacer más hincapié en la ciberdefensa.

Asimismo, la seguridad de los programas informáticos es esencial para evitar el robo y el uso indebido de los potentes modelos de IA.

El avance de la IA en ámbitos económicos y militares podría desencadenar desafíos políticos sin precedentes. han sido enmarcadas como problemas de cooperación. Como ocurre en el conocido dilema del prisionero , algunas dinámicas pueden conducir a malos resultados para todos los participantes, incluso cuando éstos actúan en su propio beneficio.

Por ejemplo, ningún agente posee incentivos sólidos para hacer frente al cambio climático, a pesar de que las consecuencias pueden ser graves si nadie interviene.

Uno de los principales retos de la cooperación en materia de IA es evitar una " carrera hacia el abismo ". La mayor parte de la investigación en materia de IA se centra en el diseño de agentes individuales que cumplan funciones aisladas a menudo en "juegos de un solo jugador".

En general, la gobernanza de la IA se ocupa de crear normas, estándares y reglamentos que guíen el uso y el desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial. Esta sección se centra en los aspectos de la gobernanza de la IA específicamente relacionados con garantizar que los sistemas de IA sean seguros y beneficiosos.

El estudio de la gobernanza de la seguridad de la IA abarca desde investigaciones fundacionales sobre las posibles repercusiones de la IA hasta su aplicación concreta.

Desde el punto de vista fundacional, diversos investigadores han sostenido que la IA podría transformar muchos aspectos de la sociedad debido a su amplia aplicabilidad, comparándola con la electricidad y la locomotora de vapor.

puede ser casi una condición necesaria y suficiente para la seguridad y la alineación de la IA que haya un alto grado de precaución antes de desplegar poderosos sistemas avanzados; sin embargo, si los agentes están compitiendo en un dominio con grandes beneficios para los pioneros o con ventaja relativa, entonces se verán presionados a elegir un nivel de precaución por debajo del óptimo.

Hay quienes sostienen que es demasiado pronto para regular la IA, pues temen que la normativa obstaculice la innovación y consideran insensato "apresurarse a regular desde la ignorancia". Un ejemplo destacado es la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea , la cual regula ciertas aplicaciones de "alto riesgo" de la IA y restringe usos potencialmente dañinos como el reconocimiento facial, la manipulación subliminal y el puntaje crediticio social.

Al margen de la legislación formal, las agencias gubernamentales han propuesto recomendaciones éticas y de seguridad. En marzo de , la Comisión Nacional de Seguridad de EE. sobre Inteligencia Artificial informó que los avances en materia de IA podrían hacer que fuese cada vez más importante "garantizar que los sistemas estén alineados con metas y valores, como la seguridad, la solidez y la fiabilidad.

En septiembre de , la República Popular China publicó una serie de directrices éticas para el uso de la IA en China, haciendo hincapié en que las decisiones relativas a la IA deben permanecer bajo control humano y exigiendo mecanismos de rendición de cuentas. Organizaciones gubernamentales, sobre todo en Estados Unidos, también han fomentado el desarrollo de investigaciones técnicas en materia de seguridad de la IA.

La agencia de Actividad de Proyectos de Investigación Avanzados de Inteligencia Intelligence Advanced Research Projects Activity o IARPA en inglés inició el proyecto TrojAI para identificar y proteger a los sistemas de IA contra ataques troyanos.

Los laboratorios y las empresas de IA suelen regirse por prácticas y normas de seguridad que escapan a la legislación oficial.

Las empresas también han asumido compromisos concretos. Cohere, OpenAI y AI21 propusieron y acordaron "mejores prácticas para desplegar modelos de lenguaje", centradas en reducir usos indebidos. si un proyecto alineado con valores y con conciencia de seguridad se acercase a la creación de una IAG antes que nosotros, nos comprometemos a dejar de competir con ese proyecto y a empezar a ayudarle.

Asimismo, líderes de la industria como el CEO de DeepMind, Demis Hassabis , y el director de Facebook AI, Yann LeCun , han firmado cartas abiertas como los Principios Asilomar y la Carta Abierta sobre Armas Autónomas. Contenidos mover a la barra lateral ocultar.

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Crear un libro Descargar como PDF Versión para imprimir. Motivos [ editar ] Ejemplos de cómo una IA avanzada y desalineada podría intentar conseguir más poder.

Solidez [ editar ] El estudio de la solidez se centra en garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto en una amplia gama de situaciones diferentes, lo que incluye los siguientes problemas secundarios: Solidez ante cisnes negros : crear sistemas que se comporten como está previsto en situaciones inusuales.

Solidez antagónica : diseñar sistemas para que sean resistentes a entradas de datos escogidas intencionalmente para hacerlos fallar.

Solidez ante cisnes negros [ editar ] Las entradas de datos inusuales pueden hacer que los sistemas de IA fallen de forma catastrófica. Estimación de la incertidumbre [ editar ] Muchas veces es importante que los operadores humanos evalúen hasta qué punto deben confiar en un sistema de IA, especialmente en entornos de alto riesgo como el diagnóstico médico.

Véase también: Regulación de la inteligencia artificial. arXiv : Fortune en inglés. Consultado el 22 de junio de Evidence from AI Experts». Estas empresas ejercen un poder tecnológico global, ya que dominan el ciberespacio mediante el uso de herramientas avanzadas basadas en inteligencia artificial y la manipulación de enormes volúmenes de datos procedentes de usuarios diferentes, incluyendo individuos, empresas e instituciones de todo el mundo.

Este poder geopolítico a menudo subestimado ejerce una influencia significativa en las decisiones de inversión de numerosos gobiernos a nivel internacional, así como en el desarrollo tecnológico de empresas y universidades en el ámbito público y privado en una amplia gama de sectores.

Hace apenas unos días más de 1. Ahora, gobiernos de todo el mundo están empezando a tomar medidas para limitarlas. La CAC que se desarrolla en Ginebra periódicamente conformada por países, ha estado discutiendo posibles límites en el uso de armas autónomas letales, que son completamente operadas por máquinas y usan nuevas tecnologías como inteligencia artificial y reconocimiento facial.

Las conversaciones de Ginebra, en curso durante ocho años, han adquirido una nueva urgencia desde que un panel de la ONU informó en marzo de que el primer ataque con drones autónomos podría haber ocurrido ya en Libia [7].

Los países que participan en las conversaciones de la ONU sobre armas autónomas no llegaron a iniciar negociaciones sobre un tratado internacional para regular su uso, sino que acordaron simplemente continuar las discusiones [8].

El Comité Internacional de la Cruz Roja y varias ONG habían estado presionando para que los negociadores comenzaran a trabajar en un tratado internacional que establecería nuevas reglas legalmente vinculantes sobre las armas operadas por máquinas.

El gran potencial militar de la IA evidencia la necesidad de la UE de regularizar estas tecnologías, ya que la legislación actual, a través de la Ley de Inteligencia Artificial, no evita las implicaciones más graves de la IA militar. Es urgente establecer un marco legal eficaz y promover una IA responsable y ética.

Esto deja a los Estados miembros un amplio margen de maniobra para regular el uso de la IA en la guerra. Dada la inversión de la Unión en IA y otras tecnologías avanzadas que alcanzará el valor de casi 8.

Esto es posible gracias al Fondo Europeo de Defensa y a que la UE no prohíbe el uso de armas autónomas, a pesar de las resoluciones aprobadas por el Parlamento Europeo en , y A pesar de la exclusión de la inteligencia artificial militar, la Ley de IA tendrá un impacto considerable en la seguridad europea.

Esto se debe a que muchos sistemas de IA tienen una naturaleza de doble uso, lo que implica que pueden aplicarse tanto en contextos civiles como militares.

Por ejemplo, un algoritmo de detección de patrones puede desarrollarse para identificar células cancerosas o para seleccionar objetivos en operaciones militares. En casos de doble uso como estos, la Ley de IA sería aplicable, ya que exige que los sistemas cumplan con sus regulaciones en lo que respecta a la IA de alto riesgo.

No obstante, la implementación de estos requisitos regulatorios puede resultar problemática para sistemas que funcionan de manera autónoma o en entornos clasificados. Además, la mayoría de las organizaciones de defensa no siguen de cerca los desarrollos en política digital civil, lo que podría dejarlas poco preparadas para cumplir con la Ley de IA una vez que entre en vigor.

A nivel político, los gobiernos se están implicando cada vez más en las cuestiones regulatorias en torno a la IA militar. Los Departamentos de Defensa de Canadá, Australia, EEUU y Reino Unido ya han establecido directrices para el uso responsable de la IA. La OTAN adoptó su propia Estrategia de IA en , junto con una Junta de Revisión de Datos e Inteligencia Artificial DARB dedicada a garantizar el desarrollo legal y responsable de la IA mediante una norma de certificación.

Sin embargo, la Estrategia de IA de la OTAN puede enfrentarse a obstáculos de aplicación. Aparte de la estrategia pública de Defensa de la IA de Francia, no existe un marco legal y ético a escala de la UE para los usos militares de la IA.

En consecuencia, los Estados miembros pueden adoptar enfoques diferentes, lo que provocará lagunas en la regulación y la supervisión. Por lo tanto, la Unión Europea debería asumir un papel proactivo y establecer un marco que abarque tanto las aplicaciones de doble uso como las aplicaciones militares de la inteligencia artificial.

Esto se llevaría a cabo a través de una estrategia europea destinada a fomentar la utilización responsable de la inteligencia artificial en defensa, fundamentada en la categorización de riesgos conforme a la Ley de IA.

Dicho enfoque proporcionaría orientación a las instituciones de defensa y a la industria en la promoción del desarrollo, adquisición y uso responsables de la inteligencia artificial, respaldados por valores compartidos.

En conclusión, las aplicaciones de IA en el dominio militar aportan indudables ventajas, pues la IA ha transformado las operaciones militares al mejorar la recopilación de información, la toma de decisiones y la autonomía de sistemas, como vehículos no tripulados.

Sin embargo, se plantean importantes desafíos éticos, legales y estratégicos. En términos de ciberseguridad, se advierte sobre la posibilidad de ciberataques y la carrera armamentística de IA contra IA. La ética surge como un punto central, cuestionando la delegación de decisiones autónomas a algoritmos y la responsabilidad de las máquinas en situaciones de conflicto.

Además, la IA está teniendo un impacto importante en la geopolítica, con Estados Unidos, China y Rusia compitiendo por el liderazgo en IA. La inteligencia artificial, como se ha explicado, es el campo donde se determinará el nuevo orden mundial.

Un nuevo orden que, como ha sido la tónica de la historia humana, vendrá determinado por las estructuras de poder político y, por ende, militar, donde China y Estados Unidos aparecen como las dos grandes potencias de este siglo, sin olvidar otros países que juegan igualmente a ocupar y defender aquellos espacios geopolíticos que consideran propios.

Respecto a las distintas respuestas y estrategias ante los retos y desafíos que plantea la IA. Sin lugar a duda que, en este ámbito, cada día será vital la relación del estado con las empresas tecnológicas que participen y apoyen a las instituciones con la IA, con el objeto de asegurar el cumplimiento de estos desafíos planteados.

Futuro de la aplicación de la inteligencia artificial en la seguridad y defensa. La aplicación de la inteligencia artificial en la seguridad de la nación se encuentra en una etapa muy temprana, pero se espera que tenga un gran impacto en la forma en que se llevan a cabo las operaciones de seguridad y defensa en el futuro.

Algunos de los desarrollos más interesantes que se pueden considerar son:. Análisis predictivos: la inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar significativamente el análisis predictivo en la seguridad y defensa. Los sistemas de análisis de inteligencia basados en la IA pueden identificar patrones y tendencias que pueden ser indicativos de amenazas futuras.

Esto puede permitir a las agencias de seguridad tomar medidas preventivas para evitar incidentes y reducir el riesgo. Automatización de tareas: la inteligencia artificial también puede tener el potencial de automatizar, relacionar y analizar algunas funciones de la seguridad, lo que puede permitir a las instituciones de la seguridad y defensa a realizar su trabajo de manera más eficiente y efectiva.

Por ejemplo, los sistemas de vigilancia y monitoreo basados en la IA pueden procesar grandes cantidades de imágenes y videos en tiempo real, lo que permite a los analistas enfocarse en los aspectos más importantes de su trabajo.

La IA puede utilizarse para mejorar la precisión y eficacia de los sistemas de armas, así como para desarrollar de mejor forma las estrategias ayudando a las fuerzas a recopilar y analizar la información en tiempo real, lo que puede mejorar la capacidad de respuesta y la toma de decisiones en su uso.

Aumento de la ciberseguridad: la inteligencia artificial también tiene el potencial de mejorar la ciberseguridad al identificar y mitigar las amenazas en tiempo real. Los sistemas de seguridad basados en la IA pueden monitorear el tráfico de red para identificar elementos que puedan ser indicativos de un ataque cibernético.

Además, la IA puede ser utilizada para detectar y mitigar las vulnerabilidades en los sistemas de seguridad existentes.

Sin embargo, en esta área se requerirá de una constante actualización de sus sistemas, considerando que este tipo de tecnología avanza muy rápido. Integración con tecnologías emergentes: la IA también se espera que se integre con otras tecnologías emergentes, como la Internet de las cosas IoT y la realidad aumentada AR.

La integración de estas tecnologías puede permitir una mayor automatización y eficiencia en la seguridad nacional, así como una mejor capacidad para recopilar y analizar datos en tiempo real.

En general, la aplicación de la inteligencia artificial en la seguridad y defensa se encuentra en un estado de constante evolución y mejora. Se espera que la IA tenga un papel cada vez más importante en la detección temprana de amenazas, la toma de decisiones y la defensa, así como en la integración con otras tecnologías emergentes.

La aplicación de ella en la seguridad de la nación tiene el potencial de mejorar significativamente la eficacia y eficiencia de la defensa. A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera que la IA desempeñe un papel cada vez más importante en la seguridad y la defensa.

Sin embargo, es importante continuar abordando los desafíos éticos y legales asociados con la IA, para garantizar que su empleo sea de manera responsable y efectivo, como asimismo un trabajo gubernamental e interministerial.

El empleo del poder aéreo en la crisis del Mar Rojo. Drones furtivos. Pucará Defensa. Análisis, opinión e información estratégica sobre Defensa y Seguridad en América Latina.