Los modelos de aprendizaje profundo, una forma de inteligencia artificial, est\u00e1n siendo implementados en diversas \u00e1reas, desde diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos hasta pron\u00f3sticos financieros. Sin embargo, su alto consumo de recursos computacionales exige el uso de potentes servidores en la nube.<\/p>\n
Esta dependencia de la computaci\u00f3n en la nube presenta significativos riesgos de seguridad, especialmente en sectores como la salud. Por ello, no es sorprendente que muchos profesionales m\u00e9dicos sean reacios a emplear herramientas de inteligencia artificial para analizar datos sensibles de los pacientes, principalmente por preocupaciones relacionadas con la privacidad.<\/p>\n
Para abordar esta problem\u00e1tica urgente, un equipo liderado por Kfir Sulimany del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) ha creado un protocolo de seguridad que utiliza las propiedades cu\u00e1nticas de la luz para asegurar que los datos transmitidos hacia y desde un servidor en la nube permanezcan protegidos mientras los sistemas de inteligencia artificial procesan informaci\u00f3n.<\/p>\n
Al codificar los datos en la luz l\u00e1ser utilizada en las comunicaciones por fibra \u00f3ptica, el protocolo se basa en principios fundamentales de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, lo que impide que los atacantes puedan copiar o interceptar informaci\u00f3n sin ser detectados. Adem\u00e1s, este protocolo asegura la protecci\u00f3n de los datos sin sacrificar la precisi\u00f3n de los modelos de aprendizaje profundo. En pruebas realizadas, se demostr\u00f3 que el protocolo manten\u00eda una precisi\u00f3n del 96% mientras ofrec\u00eda medidas de seguridad robustas.<\/p>\n
Sulimany y su equipo presentaron recientemente su protocolo en un congreso de criptograf\u00eda cu\u00e1ntica, titulado \u201cAprendizaje profundo multiparte seguro cu\u00e1nticamente\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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