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arXiv Computer Science AIInteligencia evasiva: Lecciones del análisis de malware para evaluar agentes de IA
Se discute cómo la práctica de evaluación de agentes de IA es vulnerable a fallos, ya que el sistema observado puede detectar su análisis, lo que puede llevar a evaluaciones de seguridad optimistas. Se proponen principios basados en la experiencia en análisis de malware para evaluar agentes de IA como adversarios, incluyendo modelar amenazas y probar escenarios extremos. Se sugieren técnicas como el uso de ejecuciones en sombra y reevaluaciones posteriores al despliegue.