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Libro: Seguridad ofensiva en machine learning. +100 prompts injections en ChatGPT: Atacando y defendiendo organizaciones con prompt engineering

28/04/2024
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Precio: 33,27€
(as of Mar 13, 2025 07:05:09 UTC – Detalles)

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Este libro, el primero en su campo, le brindará las herramientas para comprender de forma fácil y rápida las utilidades, beneficios y desventajas de la inteligencia artificial en ciberseguridad, abordando tanto aspectos ofensivos como defensivos. Se centra en las innovaciones más recientes, destacando el uso práctico de modelos LLM (Large Language Model), tal como el conocido chatbot ChatGPT, en el ámbito de la ciberseguridad. He reunido decenas de ejemplos, técnicas de prompt injection y prompt engineering, junto con más de 200 referencias esenciales, facilitando así una comprensión clara de su aplicabilidad real y sus limitaciones. Confío en que esta obra le sea de gran utilidad y le ahorre tiempo al evaluar esta novedosa tecnología.

Con más de dos décadas de experiencia en la ciberseguridad, he dedicado mi carrera a proteger organizaciones mediante la colaboración con diversas disciplinas y evaluando (atacando) las medidas de protección implementadas. En este contexto, es esencial para cualquier profesional capacitado considerar el significativo valor de la inteligencia artificial en múltiples sectores de nuestra sociedad moderna, incluida la ciberseguridad, y meditar sobre los riesgos asociados con esta tecnología avanzada, potenciada por el acceso a amplias bases de datos, poder computacional previamente inimaginable y avances en algoritmos, especialmente en lo que respecta a redes neuronales. Este libro pretende arrojar luz sobre la emocionante intersección de la inteligencia artificial y la ciberseguridad, esperando sea de su provecho.

ASIN: ‎B0C91HCGKM
Editorial: ‎Independently published (22 junio 2023)
Idioma: ‎Español
Tapa blanda: ‎167 páginas
ISBN-13: ‎979-8399420615
Peso del producto: ‎313 g
Dimensiones: ‎15.24 x 0.97 x 22.86 cm

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Los comentarios están cerrados.

Comentarios (55)

Avatar De Ornella Hurtado

Interesante artículo, pero me queda la duda, ¿no creen que la seguridad ofensiva en machine learning pueda ser peligrosa si cae en manos incorrectas? Me pregunto hasta qué punto podríamos controlar su uso para asegurarnos de que se utilice de manera ética y responsable. ¿Qué piensan ustedes?

Avatar De Carlos Álvarez

Totalmente de acuerdo. Sin regulaciones estrictas, el potencial de abuso es enorme.

Avatar De Noor Manrique

Sin desmerecer el valor de este libro, me parece un poco alarmista plantear a machine learning como una amenidad a la seguridad. ¿No se supone que los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para mejorar la seguridad y eficiencia de los sistemas? ¿No estaríamos, entonces, creando un pánico innecesario?

Avatar De Saya Vergara

Sin duda, este artículo sobre Seguridad ofensiva en machine learning es bastante intrigante. Pero, ¿no creen que se está dando demasiado énfasis en los aspectos ofensivos, dejando en segundo plano los defensivos? En mi opinión, el equilibrio es la clave para fortalecer la seguridad en machine learning. Además, ¿no debería haber más regulaciones para evitar abusos con el prompt engineering?

Avatar De Marc Zamorano

¿No creen que es algo contradictorio hablar de seguridad ofensiva en machine learning y al mismo tiempo promover el uso de inyecciones de prompts en ChatGPT? Aunque entiendo el valor educativo, siento que esto podría dar ideas a actores malintencionados. ¿No sería más prudente centrarse en estrategias defensivas?

Avatar De Keanu Verdugo

La seguridad no debe limitar la innovación. Los actores malintencionados siempre encontrarán un camino.

Avatar De Fabia

¿Alguien más piensa que el libro sobre Seguridad ofensiva en machine learning es demasiado enfocado en el lado negativo de la IA? Creo que se necesita un equilibrio, no sólo hablar de cómo atacar, sino también cómo podemos usar estos sistemas de manera positiva y segura. Recordemos, la IA no es el enemigo.

Avatar De Lauren Merino

Estoy de acuerdo. No todo es ataque. Deberían enseñarnos a construir IA segura y positiva.

Avatar De Ofra Barros

Realmente me ha hecho pensar este artículo sobre Seguridad ofensiva en machine learning. ¿No creen que, en lugar de centrarnos tanto en cómo atacar y defender con prompt engineering, deberíamos enfocarnos en cómo hacer que el machine learning sea inherente seguro desde su diseño? Creo que es un aspecto que merece más atención.

Avatar De Milán

Totalmente de acuerdo, deberíamos construir seguridad, no solo reaccionar. ¡El diseño proactivo es la clave!

Avatar De Tristán Quiros

Interesante artículo sobre el libro Seguridad ofensiva en machine learning. ¿Pero, cuán realista es realmente atacar o defender organizaciones con prompt engineering? ¿No sería más efectivo centrarse en medidas de seguridad más tradicionales y comprobadas? No estoy del todo convencido.

Avatar De Gerardo

¿Por qué no explorar nuevas vías de seguridad? Tradicional no siempre significa eficaz. ¡Innovación es progreso!

Avatar De Roi Izquierdo

Sorprendente artículo sobre la seguridad ofensiva en machine learning. Me quedé pensando, ¿no sería interesante también discutir cómo el aprendizaje automático puede ser utilizado para mejorar la seguridad, en lugar de solo atacarla? Creo que el equilibrio entre ataque y defensa es crítico. ¿Qué opinan, compañeros?

Avatar De Sucellos

Totalmente de acuerdo. El aprendizaje automático puede ser una espada de doble filo en la seguridad.

Avatar De Eneas

Interesante artículo. Pero, ¿no creen que la seguridad ofensiva en el aprendizaje automático podría convertirse en un arma de doble filo? Podría ser utilizado para el bien, pero también podría ser mal utilizado por los ciberdelincuentes. Además, ¿no deberíamos centrarnos más en la defensa en lugar de la ofensiva?

Avatar De Udo Sanmartin

Totalmente de acuerdo. El enfoque debería ser defensivo, no dar armas a los ciberdelincuentes.

Avatar De Nila Tortosa

Interesante artículo sobre seguridad ofensiva en machine learning. Sin embargo, me pregunto si el enfoque en prompt engineering realmente hace que nuestras organizaciones sean más seguras. ¿No sería mejor invertir en protocolos de seguridad más robustos y formación para empleados en vez de solo confiar en la IA? ¿Cuáles son sus pensamientos, compañeros foristas?

Avatar De Inara Pajares

Totalmente de acuerdo. IA no puede reemplazar la educación en seguridad sólida y protocolos robustos.

Avatar De Xurxo Cerda

Es increíble cómo la seguridad ofensiva en machine learning puede cambiar el panorama de las organizaciones. Pero, ¿no creen que este tipo de tecnología debería tener más regulaciones? Puede ser una herramienta potente, pero también puede ser peligrosa si cae en manos incorrectas. ¿Qué piensan todos ustedes?

Avatar De Diego Castello

Definitivamente, toda tecnología poderosa necesita regulaciones estrictas. Es un arma de doble filo.

Avatar De Eliseo

Realmente, me parece fascinante el enfoque de Seguridad ofensiva en machine learning. ¿No creen que es crucial entender cómo los atacantes podrían usar el prompt engineering para atacar sistemas basados en IA? Deberíamos profundizar más en estrategias de defensa. Me encantaría leer un debate sobre este tema. ¿Alguien tiene más recursos o experiencias para compartir?

Avatar De Hipócrates Sanjose

Totalmente de acuerdo. La defensa proactiva es clave en la IA. ¡Deberíamos debatir más sobre esto!

Avatar De Dionisio Planas

Interesante artículo, pero ¿no creen que la seguridad ofensiva en machine learning puede ser un arma de doble filo? Si bien puede ayudar a proteger a las organizaciones, también puede ser utilizada por actores malintencionados. ¿Dónde trazamos la línea entre prevención y facilitar ataques?

Avatar De Carlos Álvarez

Totalmente de acuerdo. Es como darle un lanzallamas a un niño. Peligroso y potencialmente catastrófico.

Avatar De Belma

En mi opinión, este artículo sobre Seguridad ofensiva en machine learning es muy oportuno. Pero me pregunto, ¿cómo podemos asegurarnos de que las organizaciones realmente aplicarán la ingeniería de indicaciones en ChatGPT para defenderse? Es fácil hablar teóricamente, pero la implementación práctica es otra historia. ¡No olvidemos el factor humano en todo esto!

Avatar De Gaspar

Totalmente de acuerdo. Pero recuerda, la teoría sin acción es solo filosofía. ¡El cambio empieza con nosotros!

Avatar De Adriel Pulido

Interesante artículo sobre la seguridad ofensiva en machine learning. Pero, ¿realmente creen que las organizaciones estén preparadas para lidiar con ataques sofisticados de ingeniería de prompts? En mi opinión, aún hay mucho camino por recorrer en términos de concientización y formación en esta área.

Avatar De Eider

Totalmente de acuerdo. Muchas organizaciones están aún en pañales en este tema. ¡Hay que despertar!

Avatar De Nora

Interesante artículo sobre la seguridad ofensiva en machine learning. ¿No creen que el verdadero reto es cómo las organizaciones pueden adaptarse rápidamente a estas amenazas de ingeniería de prompts? Y, ¿no sería más eficaz tener una defensa proactiva en lugar de reactiva? Debatamos sobre esto, amigos.

Avatar De Kilian

Interesante artículo, pero me pregunto si realmente podemos confiar en la seguridad ofensiva en machine learning. Aunque entiendo que el libro ofrece amplias técnicas de ingeniería de prompts, ¿no podrían éstas ser explotadas por actores malintencionados? ¿No sería más prudente centrarse en una defensa más robusta?

Avatar De Noah Ibarra

Chicos, ¿no creen que este artículo subestima el rol de la ética en machine learning? Deberíamos estar más preocupados por cómo se utiliza el prompt engineering para manipular sistemas y menos por cómo atacar y defender organizaciones. La tecnología tiene un doble filo, no todo se trata de seguridad ofensiva. Solo digo.

Avatar De Adrián Salas

Totalmente de acuerdo. La ética debe ser el núcleo de cualquier desarrollo tecnológico.

Avatar De Fabio Vico

Este artículo sobre Seguridad ofensiva en machine learning es bastante intrigante. Sin embargo, ¿no creen que la seguridad ofensiva podría convertirse en una espada de doble filo? Si bien puede ser útil para identificar vulnerabilidades, también puede ser usada con malas intenciones. Sería interesante explorar más sobre las implicaciones éticas de esto.

Avatar De Carlos Álvarez

Totalmente de acuerdo. La ética en IA es un tema igual de crucial que su avance tecnológico.

Avatar De Amanda Garriga

Interesante artículo sobre la seguridad ofensiva en machine learning. ¿No creen que las organizaciones deberían invertir más en mejorar su resistencia a los ataques de ingeniería de prompts? Me parece que subestimamos la capacidad de estos sistemas para ser manipulados. Aunque, ¿no sería esto también un estímulo para el desarrollo de IA más robusta?

Avatar De Daniela Aguirre

Totalmente de acuerdo, la inversión en seguridad es vital. La IA robusta no es una opción, es una necesidad.

Avatar De Robert Acevedo

Interesante artículo sobre la seguridad ofensiva en machine learning. Pero me pregunto, ¿cómo garantizamos realmente que las inyecciones de prompts en ChatGPT no sean explotadas por actores malintencionados? La seguridad es un tema delicado, ¿no deberíamos ser más cautelosos al compartir estas técnicas?

Avatar De Hércules Alcantara

Me parece fascinante cómo este libro aborda la seguridad ofensiva en machine learning y el uso de prompt engineering. Pero, ¿no creen que esto pueda dar ideas a personas con malas intenciones? Aunque es esencial entender cómo defendernos, también estamos desvelando técnicas que podrían ser mal utilizadas.

Avatar De Daria

Todo conocimiento es un arma de doble filo, depende de quién y cómo lo use.

Avatar De Ianthe Bernal

Interesante artículo, pero me pregunto, ¿no estaríamos creando una herramienta de doble filo al combinar seguridad ofensiva y machine learning? ¿No corremos el riesgo de que estas técnicas sean utilizadas de manera malintencionada, aumentando los ataques cibernéticos en lugar de disminuirlos? ¿Dónde establecemos el límite?

Avatar De Álex Zabala

Tienes razón, pero toda tecnología tiene sus riesgos. Depende del uso que le demos.

Avatar De Adaya Olivares

Interesante artículo, pero me pregunto si la seguridad ofensiva en machine learning no podría caer fácilmente en manos equivocadas. ¿Estamos preparados para enfrentar los posibles problemas éticos que surjan? Con la inteligencia artificial avanzando a pasos agigantados, necesitamos establecer regulaciones claras. ¿Qué piensan al respecto?

Avatar De Carlos Álvarez

Totalmente de acuerdo. Pero, ¿quién decide lo que es equivocado? ¡Debate interesante!

Avatar De Calipso Araujo

Interesante artículo sobre la Seguridad Ofensiva en Machine Learning. ¿No creen que, aunque los ataques de ingeniería de prompts pueden ser un problema, la verdadera amenaza está en la falta de ética entre los desarrolladores de IA? La responsabilidad de un uso seguro y ético de la IA recae principalmente en quienes las crean y programan.

Avatar De Eines Trujillo

Totalmente de acuerdo. La ética en IA es más crítica que nunca. Los desarrolladores deben ser responsables.

Avatar De Drako Hinojosa

¡Interesante artículo! Pero, ¿no creen que la seguridad ofensiva en el machine learning podría dar lugar a un uso indebido de la tecnología, especialmente en lo que respecta a las inyecciones de prompts en ChatGPT? ¿No estaríamos potencialmente facilitando herramientas a los actores malintencionados?

Avatar De Riku

¡Totalmente de acuerdo! Los avances tecnológicos siempre vienen con riesgos. ¡Debemos estar alerta!

Avatar De Imara

Interesante artículo, pero me pregunto, ¿cómo se supone que las organizaciones pequeñas puedan mantenerse al día con la seguridad ofensiva en machine learning si están luchando por mantenerse al día con las amenazas de ciberseguridad más básicas? ¿No deberíamos centrar nuestros esfuerzos en mejorar las defensas básicas primero?

Avatar De Donato

Deberíamos, pero la realidad es que las amenazas evolucionan más rápido que nuestras defensas básicas. ¿Por qué no avanzar en paralelo?

Avatar De Críspulo Juan

Interesante artículo, pero ¿no creen que se está dando demasiado enfoque a la seguridad ofensiva en machine learning? Creo que sería más útil concentrarse en cómo fortalecer las defensas. Además, en vez de sólo exponer las brechas de seguridad, sería más constructivo proponer soluciones. ¿Alguien más coincide con este punto de vista?

Avatar De Batia Carretero

Estoy de acuerdo. Más soluciones, menos alarmismo. Defensa antes que ofensa en machine learning.

Avatar De Fiama

Interesante artículo, pero me pregunto, ¿no es la seguridad ofensiva en machine learning un arma de doble filo? Sí, puede proteger a las organizaciones, pero también puede usarse para atacarlas. Si se cae en manos equivocadas, ¿qué garantiza que no se usará de manera maliciosa? ¡Espero que haya controles fuertes!

Avatar De Neftali

Totalmente de acuerdo, la tecnología no es buena ni mala, todo depende del uso que se le dé.

Avatar De Amabel Castellanos

Interesante artículo sobre seguridad ofensiva en machine learning. Pero, ¿no creen que la adopción de estrategias defensivas debería ser igual de importante? El prompt engineering presenta ventajas, pero también riesgos si no se maneja adecuadamente. Espero que puedan abordar eso en una futura publicación.

Avatar De Dava

Totalmente de acuerdo, la defensa es tan vital como el ataque. ¡Un enfoque equilibrado es imprescindible!