Manual para proteger los pesos de los modelos de IA

Abstract

Este informe de investigación de RAND resume recomendaciones para proteger los pesos de los modelos de IA de frontera frente al robo y al uso indebido. Dado que el robo de pesos permite a los atacantes explotar el modelo para sus propios fines, los autores definen cinco niveles de seguridad, desde la defensa frente a atacantes oportunistas hasta la protección frente a los adversarios estatales más capaces, y asocian cada nivel con medidas concretas —incluyendo interfaces de software reforzadas, la reducción drástica del conjunto de personas con acceso de copia, la monitorización de toda la cadena de suministro de software y hardware, y el uso de entornos de ejecución confiables en las GPU—. Ofrece a desarrolladores y responsables políticos una forma de ajustar el nivel de protección al riesgo que plantea cada sistema.