OpenDerisk

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OpenDerisk es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores evaluar de manera integral los riesgos de modelos de IA. Soporta evaluaciones automatizadas de equidad, privacidad, robustez, seguridad y cumplimiento a través de sondas integradas y módulos personalizados. Los usuarios integran OpenDerisk en pipelines CI/CD o ejecutan análisis de riesgos independientes en conjuntos de datos y salidas de modelos. La plataforma genera informes detallados y recomendaciones, ayudando a los equipos a identificar vulnerabilidades y mitigar problemas potenciales desde las primeras etapas del desarrollo.
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May 02 2025
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OpenDerisk es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores evaluar de manera integral los riesgos de modelos de IA. Soporta evaluaciones automatizadas de equidad, privacidad, robustez, seguridad y cumplimiento a través de sondas integradas y módulos personalizados. Los usuarios integran OpenDerisk en pipelines CI/CD o ejecutan análisis de riesgos independientes en conjuntos de datos y salidas de modelos. La plataforma genera informes detallados y recomendaciones, ayudando a los equipos a identificar vulnerabilidades y mitigar problemas potenciales desde las primeras etapas del desarrollo.
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Destacados

¿Qué es OpenDerisk?

OpenDerisk ofrece una plataforma modular y extensible para evaluar y reducir riesgos en sistemas de IA. Incluye métricas de evaluación de equidad, detección de filtraciones de privacidad, pruebas de robustez adversarial, monitoreo de sesgos y verificaciones de calidad de salida. Los usuarios pueden configurar sondas preconstruidas o desarrollar módulos personalizados para áreas específicas de riesgo. Los resultados se agrupan en informes interactivos que destacan vulnerabilidades y sugieren pasos de remediación. OpenDerisk funciona como CLI y SDK en Python, permitiendo una integración fluida en flujos de trabajo de desarrollo, pipelines de integración continua y puertas automáticas de control de calidad para garantizar despliegues de IA seguros y confiables.

¿Quién usará OpenDerisk?

  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Científicos de datos
  • Investigadores en IA
  • Responsables de cumplimiento
  • Equipos de aseguramiento de calidad
  • Auditores de IA

¿Cómo usar OpenDerisk?

  • Paso 1: Clona el repositorio OpenDerisk desde GitHub.
  • Paso 2: Instala Python y dependencias requeridas usando pip.
  • Paso 3: Configura módulos de riesgo y especifica endpoints de datos o modelos.
  • Paso 4: Ejecuta evaluaciones de riesgo usando CLI o SDK en Python.
  • Paso 5: Revisa y exporta informes de riesgo detallados y visualizaciones.
  • Paso 6: Integra OpenDerisk en tu pipeline CI/CD para monitoreo continuo.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de OpenDerisk

Las características principales

  • Métricas de evaluación de equidad
  • Detección de filtración de privacidad
  • Pruebas de robustez adversarial
  • Monitoreo de sesgos y toxicidad
  • Módulos de pipelines de riesgo personalizados
  • Reportes interactivos detallados
  • Interfaces CLI y SDK en Python
  • Compatibilidad con integración CI/CD

Los beneficios

  • Detección temprana de vulnerabilidades en modelos de IA
  • Cumplimiento y alineación regulatoria
  • Extensibilidad y personalización open-source
  • Escaneo de riesgos automatizados en flujos de desarrollo
  • Información útil y recomendaciones para remediar

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de OpenDerisk

  • Gobernanza de modelos de IA antes del despliegue
  • Monitoreo continuo de riesgos en CI/CD
  • Auditorías de cumplimiento en equidad y privacidad
  • Validación de seguridad y robustez de IA
  • Investigación en técnicas de mitigación de sesgos

FAQs sobre OpenDerisk

Información de la Compañía OpenDerisk

Reseñas de OpenDerisk

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de OpenDerisk?

  • IBM AI Fairness 360
  • Microsoft Fairlearn
  • IBM Adversarial Robustness Toolbox (ART)
  • Google What-If Tool

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Amplifier Security100.00%
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Agentic-IAM automatiza las políticas de identidad y acceso en la nube a través de IA conversacional, generando configuraciones IAM seguras a partir del lenguaje natural.