Privacidad y Propiedad

Estrategia de mitigacion

1. Implementación rigurosa del principio de Minimización de Datos y aplicación de pipelines de preprocesamiento seguros. Esto incluye la depuración, anonimización (p. ej., seudonimización o generalización) y el filtrado estricto para la eliminación de Información de Identificación Personal (PII) o datos redundantes, reduciendo la superficie de riesgo de exposición y la memorización de datos sensibles en las etapas de entrenamiento y ajuste fino. 2. Integración de mecanismos de Privacidad Diferencial (DP) durante el entrenamiento del modelo, lo que añade ruido estadístico a los datos. Esta técnica proporciona garantías matemáticas de confidencialidad contra ataques de extracción de datos, y debe complementarse con la aplicación de Controles de Acceso Basados en Roles (RBAC) y el cifrado de datos robusto (AES-256) para proteger la información en reposo y en tránsito. 3. Aplicación de técnicas de Desaprendizaje de Conocimiento (Knowledge Unlearning) para forzar al modelo a olvidar información específica que haya sido memorizada, evitando la persistencia de datos sensibles post-entrenamiento. Paralelamente, se debe establecer la Monitorización Continua y el uso de pistas de auditoría para evaluar el desempeño y las salidas del modelo, permitiendo la detección y remediación proactiva de filtraciones de datos (data leakage) en tiempo real.