Comprometer privacidad filtrando información sensible

Estrategia de mitigacion

1. Priorizar la Minimización y Des-identificación de Datos Aplicar rigurosas técnicas de pre-procesamiento de datos, incluyendo la minimización de la recolección de información al estrictamente necesario y la aplicación de métodos de des-identificación, como seudonimización, enmascaramiento o tokenización, antes de la inclusión de los datos en el conjunto de entrenamiento del Modelo de Lenguaje, para mitigar la memorización y la subsecuente filtración de información sensible. 2. Implementar Controles de Acceso Estrictos Establecer políticas de control de acceso basado en roles (RBAC) y el principio de mínimo privilegio, asegurando que solo el personal autorizado tenga acceso a los conjuntos de datos sensibles y a la infraestructura del modelo. Esto debe complementarse con la autenticación multifactor (MFA) para restringir el acceso no autorizado a los entornos de entrenamiento y despliegue. 3. Reforzar el Cifrado Integral y la Supervisión Continua Emplear cifrado robusto para proteger la información sensible tanto en reposo como en tránsito, invalidando su utilidad en caso de una brecha. Adicionalmente, establecer un programa de auditorías de seguridad periódicas y un sistema de supervisión continua (SIEM/EDR) para identificar vulnerabilidades y detectar actividades anómalas que pudieran indicar un intento de extracción de datos.