Este artículo ofrece un estudio exhaustivo de los ataques de extracción de modelos (AEM) derivados de la proliferación de plataformas de aprendizaje automático como servicio (MLaaS). Si bien las plataformas MLaaS han aumentado la accesibilidad a modelos avanzados de aprendizaje automático mediante API intuitivas, también han incrementado el riesgo de AEM, que replican la funcionalidad del modelo. Este artículo presenta una taxonomía de AEM, analiza diversas técnicas de ataque y estrategias de defensa, y destaca las limitaciones de las defensas existentes y las compensaciones entre la utilidad y la seguridad del modelo. Además, evaluamos los AEM en diversos entornos informáticos y analizamos sus implicaciones técnicas, éticas, legales y sociales, así como las futuras líneas de investigación. Finalmente, ofrecemos un repositorio en línea con literatura relacionada, continuamente actualizada.
