Limitaciones en robustez adversaria

Estrategia de mitigacion

1. Entrenamiento Adversario Robusto y Certificado: Implementar metodologías avanzadas de *Adversarial Training* (Entrenamiento Adversario) para aumentar la robustez intrínseca del modelo. Esto implica la generación sistemática de ejemplos adversarios durante la fase de entrenamiento y el empleo de técnicas de certificación formal de robustez (e.g., verificación de propiedades) para cuantificar y garantizar el nivel de resistencia del modelo ante manipulaciones específicas y conocidas. 2. Mecanismos de Detección y Saneamiento de Entradas: Desplegar módulos de pre-procesamiento de entradas en la etapa de inferencia para identificar y neutralizar perturbaciones adversarias antes de que alcancen el modelo. Esto puede incluir la aplicación de técnicas como *Feature Squeezing* o el desarrollo de modelos de detección de anomalías dedicados para descartar ejemplos con alta probabilidad de ser maliciosos (ataques de evasión). 3. Monitoreo Continuo de la Integridad del Modelo y Verificación de Despliegue: Establecer un sistema de monitoreo en tiempo real para rastrear métricas clave de desempeño y detectar desviaciones significativas en las distribuciones de entrada/salida (*data drift* o *model drift*), que puedan indicar un ataque de evasión o el éxito de un ataque de envenenamiento diferido. Dicho monitoreo debe complementarse con procesos de re-verificación periódica de la robustez en el entorno operativo.