MLSecOps
¿Qué es MLSecOps?
MLSecOpsDisciplina que integra controles de seguridad y riesgo en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la obtención de datos hasta el entrenamiento, despliegue, monitoreo y retiro.
MLSecOps extiende DevSecOps al ML. Considera datos, código, modelos, prompts e infraestructura de inferencia como activos de primera clase que requieren procedencia, firma, gestión de vulnerabilidades y pruebas continuas. Los programas suelen cubrir gobernanza de datasets, integridad en entrenamiento (frente a envenenamiento y backdoors), controles de cadena de suministro para modelos open-source y dependencias, registros de modelos seguros, monitorización en runtime, red teaming y respuesta a incidentes. Marcos como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, MITRE ATLAS y el OWASP ML/LLM Top 10 ofrecen una taxonomía común. Los programas maduros emiten AIBOMs, automatizan controles de evaluación en CI/CD y se alinean con las obligaciones de seguridad de producto y privacidad.
● Ejemplos
- 01
Un pipeline CI/CD que bloquea el despliegue del modelo si las puntuaciones de evaluación adversarial o sesgo retroceden por debajo del umbral.
- 02
Un registro central que almacena hashes de datasets, configuraciones de entrenamiento y resultados de red team de cada modelo en producción.
● Preguntas frecuentes
¿Qué es MLSecOps?
Disciplina que integra controles de seguridad y riesgo en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la obtención de datos hasta el entrenamiento, despliegue, monitoreo y retiro. Pertenece a la categoría de Seguridad de IA y ML en ciberseguridad.
¿Qué significa MLSecOps?
Disciplina que integra controles de seguridad y riesgo en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la obtención de datos hasta el entrenamiento, despliegue, monitoreo y retiro.
¿Cómo funciona MLSecOps?
MLSecOps extiende DevSecOps al ML. Considera datos, código, modelos, prompts e infraestructura de inferencia como activos de primera clase que requieren procedencia, firma, gestión de vulnerabilidades y pruebas continuas. Los programas suelen cubrir gobernanza de datasets, integridad en entrenamiento (frente a envenenamiento y backdoors), controles de cadena de suministro para modelos open-source y dependencias, registros de modelos seguros, monitorización en runtime, red teaming y respuesta a incidentes. Marcos como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, MITRE ATLAS y el OWASP ML/LLM Top 10 ofrecen una taxonomía común. Los programas maduros emiten AIBOMs, automatizan controles de evaluación en CI/CD y se alinean con las obligaciones de seguridad de producto y privacidad.
¿Cómo defenderse de MLSecOps?
Las defensas contra MLSecOps combinan habitualmente controles técnicos y prácticas operativas, como se detalla en la definición.
¿Cuáles son otros nombres para MLSecOps?
Nombres alternativos comunes: Operaciones de seguridad de ML, AI SecOps.
● Términos relacionados
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