La investigación reciente destaca el fortalecimiento de modelos visión-lenguaje, específicamente CLIP, para mejorar su robustez frente a ataques adversarios. Estos modelos, esenciales en aplicaciones críticas como la conducción autónoma y diagnósticos médicos, enfrentan desafíos notables debido a su vulnerabilidad a manipulaciones intencionales que pueden llevar a interpretaciones erróneas de datos visuales y textuales.

El estudio introduce un enfoque híbrido de entrenamiento adversario, combinando estrategias múltiples como FGSM, AutoAttack y DeepFool, con técnicas avanzadas de aprendizaje automático para intensificar la resistencia de los modelos ante una amplia gama de ataques. Las pruebas realizadas en datasets como CIFAR-10 y CIFAR-100 revelan mejoras significativas en la robustez del modelo, alcanzando una precisión del 43.5% en imágenes alteradas, en comparación con solo el 4% de modelos base.

Se destaca la integración de metodologías como el aprendizaje por conjuntos, utilizando herramientas como XGBoost y LightGBM, para mejorar la detección y clasificación de ejemplos adversarios. Este enfoque no solo optimiza la precisión del modelo ante perturbaciones, sino que también mantiene un rendimiento equilibrado en tareas de clasificación difíciles, alcanzando hasta un 85.26% de éxito en predicción por el modelo XGBoost.

La investigación subraya el potencial de los métodos híbridos combinados con entrenamiento adversario, no solo para mejorar la solidez de los modelos CLIP, sino también para ofrecer una solución práctica que incremente la fiabilidad de las aplicaciones en entornos reales. A corto plazo, se planea explorar estrategias de ataque adicionales para seguir fortaleciendo estos sistemas de manera más dinámica, adaptándose a nuevos desafíos sin precedentes en este terreno competitivo.