El profesor Daniel Arp, de la Technische Universität Wien (TU Wien), ofrecerá el seminario “From Promise to Practice: Lessons Learned in AI for Security Research” organizado por la Cátedra Internacional de Ciberseguridad UNIZAR. La sesión tendrá lugar a las 10:00 en el Aula A.11 del Edificio Ada Byron el lunes 9 de febrero de 2026.
“From Promise to Practice: Lessons Learned in AI for Security Research”
Los avances en potencia de cómputo y la proliferación de grandes conjuntos de datos han impulsado a la inteligencia artificial (IA) a lograr avances destacados en un amplio abanico de aplicaciones, desde el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural hasta los sistemas autónomos y el descubrimiento científico.
Sin embargo, cuando las técnicas de IA se aplican a la seguridad, se topan con una serie de trampas sutiles que pueden mermar seriamente el rendimiento y, en el peor de los casos, hacer que los sistemas basados en aprendizaje no sean adecuados para su despliegue en entornos reales.
En este seminario, Arp analizará en profundidad esos problemas y se verá cómo se manifiestan en distintos ámbitos de la seguridad, como la detección de malware y el descubrimiento de vulnerabilidades, donde a menudo conducen a valoraciones infladas de la eficacia de los sistemas.
Se revisarán casos de estudio representativos extraídos de la literatura académica para estimar hasta qué punto son frecuentes estos fallos y, por último, se abordarán recomendaciones para evitarlos al diseñar experimentos.
Sobre Daniel Arp
Daniel Arp es Profesor Asistente (tenure-track) en la Unidad de Investigación de Seguridad y Privacidad de la Technische Universität Wien (TU Wien).
Anteriormente, ocupó un puesto de investigación postdoctoral en la TU Berlin y fue investigador visitante en el University College London y el King’s College London. Obtuvo su doctorado con honores en Informática en la TU Braunschweig y posee un máster en Ingeniería Informática de la TU Berlin.
Sus intereses de investigación abarcan el desarrollo de metodologías basadas en el aprendizaje para fortalecer la seguridad y la privacidad de los sistemas.
Financiación
Esta iniciativa se ha realizado en el marco de los fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiada por la Unión Europea (Next Generation), el proyecto del Gobierno de España que traza la hoja de ruta para la modernización de la economía española, la recuperación del crecimiento económico y la creación de empleo, para la reconstrucción económica sólida, inclusiva y resiliente tras la crisis de la COVID19, y para responder a los retos de la próxima década.
