A Inteligencia artificial, a pesar de su notable capacidad, no es inmune a fallas y vulnerabilidades. Estas debilidades pueden ser aprovechadas por personas malintencionadas, lo que supone un riesgo importante para la ciberseguridad de millones de personas.
oh Google, consciente de este desafío común a las empresas tecnológicas, está tomando medidas proactivas para proteja su IA y anime a la comunidad de piratería ética a identificar y denunciar estos vulnerabilidades.
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Como parte de este esfuerzo, Gigante das Buscas amplió su Programa de Recompensas por Vulnerabilidad para cubrir posibles fallas de inteligencia. Artificial, ofreciendo incentivos financieros a quienes descubren y reportan vulnerabilidades que podrían explotarse para financiero.
El año pasado, los “buenos hackers” contribuyeron con millones a la empresa. ¡Mira cómo funciona el esquema que ofrece la gran empresa tecnológica!
En 2021, Google distribuyó más de 12 millones de dólares en recompensas a través de su programa Vulnerability Bounty, lo que demuestra su compromiso con la seguridad tecnológica.
La ampliación de este programa para mejorar la Inteligencia Artificial surgió como respuesta a preocupantes descubrimientos realizados por un grupo interno de hackers de Google.
Identificaron vulnerabilidades de seguridad en productos de IA que podrían permitir ingresar comandos malicioso para alterar el comportamiento de los modelos de lenguaje, generando contenido ofensivo y fuga de información confidencial.
Además, existe el riesgo de ataques que tengan como objetivo replicar el entrenamiento de IA para extraer información personal como contraseñas y datos bancarios.
Para alentar a los piratas informáticos a identificar e informar estas vulnerabilidades, Google está dispuesto a ofrecer recompensas sustanciales, que oscilan entre 5.000 y 31.000 dólares estadounidenses, o que correspondan a más de 155.000 reales en la cotización actual.
Las cantidades más pequeñas están destinadas a fallas de baja prioridad en las aplicaciones, mientras que la cantidad más alta está destinada a fallas de baja prioridad en las aplicaciones. reservado para casos de errores más graves, lo que refleja la importancia de abordar cuestiones críticas de seguridad en AI.
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