Formación contenciosa

El entrenamiento adversarial es un enfoque del aprendizaje automático que pretende aumentar la robustez del modelo dotándolo de la capacidad de defenderse de los ataques. Es una forma de aumento de datos que introduce una forma de ruido artificial en los datos de entrenamiento. Este ruido puede generarse mediante algoritmos o simplemente añadiendo pequeñas perturbaciones a las muestras de entrada.

El objetivo del entrenamiento adversarial es hacer que el rendimiento del modelo sea más robusto frente a ciertos tipos de ataque. Por ejemplo, añadir pequeñas perturbaciones a los datos de entrada puede hacer que el modelo sea menos sensible a ciertos tipos de ataque. En principio, esto es similar al concepto de regularización, en el que el modelo se entrena para depender menos de características específicas.

El entrenamiento adversarial puede ayudar a reducir el riesgo de sobreajuste, ya que los datos ruidosos animan al modelo a generalizar con mayor eficacia. También puede utilizarse para aumentar la precisión del modelo en nuevos conjuntos de datos, ya que la robustez frente a los ataques mejora su rendimiento.

El entrenamiento adversarial también puede ayudar a mejorar la seguridad del propio modelo, ya que tiene un mayor grado de resistencia a determinados ataques. Esto lo hace menos vulnerable a la manipulación o el envenenamiento de los datos de entrenamiento, por ejemplo, lo que puede dar lugar a un rendimiento deficiente.

El entrenamiento adversarial se utiliza habitualmente para mejorar el rendimiento y la seguridad de los modelos de aprendizaje profundo. Se ha utilizado para aumentar la precisión y la solidez de los enfoques de ciberseguridad basados en datos, como la detección de anomalías y la prevención de intrusiones en la red.