Índice curado de ataques y defensas de latencia, latencia-energía y temporización (disponibilidad) en aprendizaje profundo — complemento del envío a ACM Computing Surveys.
Este repositorio se mantiene como recurso complementario para el survey "Deep Learning Latency Attacks and Defenses: A Cross-Domain Survey." Indexa artículos, enlaces a código, notas de taxonomía y figuras sobre amenazas de disponibilidad orientadas a la latencia en sistemas de IA desplegados.
La lista se centra en ataques y defensas que afectan al coste en tiempo de inferencia o a nivel de sistema —latencia, energía, presión sobre el throughput y pérdidas de plazos— en lugar de ataques que solo modifican las predicciones del modelo. Actualmente incluye 110 trabajos (71 ataques en fase de inferencia, 13 ataques en fase de entrenamiento, 26 defensas).
Busca y filtra el catálogo en la tabla interactiva en GitHub Pages.
Figure 1. Overview of the survey structure.
Figure 2. Latency attacks as system-level availability threats.
Los ataques de latencia son ataques de disponibilidad: en lugar de corromper una predicción, el adversario infla el cómputo en tiempo de inferencia, la energía o la latencia de reloj de un modelo para que un consumidor en tiempo real (un controlador de vehículo, un servicio interactivo, un sensor alimentado por batería) pierda su plazo o agote sus recursos —a menudo mientras la propia predicción permanece nominalmente correcta. Conecta sistemas de IA desplegados, cuellos de botella explotados por ataques, amplificación de trabajo intermedio, fallos a nivel de sistema y puntos de control de defensa.
Todas las familias de ataques comparten un mecanismo que denominamos amplificación de trabajo intermedio: el adversario fuerza a alguna etapa posterior (NMS, self-attention, decodificación autorregresiva, enrutamiento de expertos) a procesar más objetos intermedios, tokens o pasos de los que generaría una entrada benigna. Dado que esas etapas tienen una complejidad en el peor caso superlineal, un aumento modesto en el recuento produce un incremento de coste desproporcionado. La defensa natural entre dominios es un presupuesto de trabajo —un límite impuesto sobre los objetos/tokens intermedios por unidad de tiempo.
