Audita un modelo LLM por extracción de datos para una insurtech madrileña
Visión general
De qué trata este proyecto.
Auditarás un modelo LLM con ataques de extracción y métricas canary. Recibirás un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Auditar el riesgo de extracción de datos personales del LLM fine-tuneado y proponer mitigaciones defendibles ante AEPD.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar ataques de extracción sobre LLMs en producción
- Aplicar métricas canary para cuantificar memorización
- Evaluar mitigaciones prácticas con métricas honestas
- Producir auditorías firmables por cumplimiento RGPD
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Privacy-Preserving Machine Learning
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador/a en Seguridad de IA
Auditar LLMs por extracción de datos personales es trabajo nuclear del AI safety researcher en sectores regulados como insurtech y banca.
Este proyecto afina
- llm-security
- data-extraction-attacks
- gdpr-compliance
Investigador/a en ML
Reproducir y aplicar ataques de extracción de la literatura es trabajo de ML researcher orientado a seguridad de modelos.
Este proyecto afina
- privacy-attacks
- data-extraction-attacks
- evaluation
Ingeniero/a de IA
Implementar mitigaciones (filtros de salida, deduplication) en pipelines de LLM es competencia del AI engineer en sistemas regulados.
Este proyecto afina
- llm-security
- python
- evaluation