Seguridad y confianza
Define qué información puede utilizar la IA, dónde puede ejecutarse y cuándo debe decidir una persona. Mantén la política y el registro cerca del trabajo.
La detección y la tokenización se ejecutan dentro de tu entorno, antes de que nada cruce el límite.
La política solo permite dirigir solicitudes a destinos que hayas aprobado.
Cada cruce se evalúa conforme a una política explícita y versionada, no por convención.
Las solicitudes incluyen quién las hace, desde dónde y con qué rol.
Transporte y almacenamiento cifrados, con aislamiento por entorno.
Las acciones con consecuencias relevantes pueden requerir la aprobación de una persona designada antes de ejecutarse.
Un registro de auditoría detallado recoge cada decisión; los cruces del límite pueden revisarse posteriormente.
Los resultados pueden vincularse a las fuentes que los respaldan o marcarse cuando carecen de ese respaldo.
Tú decides qué conserva el límite, durante cuánto tiempo y dónde.
Una decisión que se puede revisar
El tratamiento de la información, la selección de rutas y las aprobaciones humanas forman parte de un mismo proceso. Explora el registro que un revisor puede utilizar para seguir la decisión.
Lee un ejemplo de registro de decisiónResponsabilidad compartida
Los controles de información funcionan junto con tu equipo, tu infraestructura y tus prácticas de seguridad. La documentación de arquitectura y despliegue forma parte de la conversación.
Identificadores restringidos, referencias y nombres en clave que salen con una solicitud de IA.
Solicitudes que llegan a modelos o herramientas fuera de tu lista de permitidos.
Cruces y acciones que no dejan ningún registro que se pueda revisar.
Afirmaciones generadas sin vínculo con las evidencias que las respaldan.
Un equipo o servidor comprometido se encuentra antes del límite de control. La seguridad de los dispositivos y del sistema operativo sigue siendo tu responsabilidad.
Una persona o un administrador con acceso legítimo que actúa fuera de las vías supervisadas.
BoundSense hace cumplir las reglas configuradas. Las políticas incorrectas o demasiado permisivas pueden seguir permitiendo comportamientos inseguros y necesitan una revisión operativa.
Los controles de entrada, las restricciones de rutas, los puntos de aprobación y los registros de auditoría reducen la exposición. Ningún límite elimina todos los riesgos de instrucciones adversarias o de ejecución posterior de herramientas.
El límite controla lo que ve un modelo y dónde se ejecuta, no si su respuesta es correcta.
La cadena de suministro de los modelos y de la infraestructura del proveedor que elijas utilizar es una responsabilidad compartida.
Las pruebas de referencia solo miden el alcance evaluado; no demuestran el rendimiento general.
Que un modelo pequeño supere el umbral de una tarea no implica nada sobre otras tareas.
El entrenamiento y la evaluación pueden heredar o amplificar defectos y fugas de los conjuntos de datos; la calidad de los datos sigue siendo una responsabilidad compartida.
La ejecución local reduce la exposición por salida de datos, pero por sí sola no hace que un sistema sea seguro.
Recurrir a un modelo externo más grande amplía el cruce del límite; las vías alternativas necesitan el mismo examen de políticas que las rutas principales.
Los conectores de conversación de Axon dependen de los controles y la disponibilidad de plataformas externas.
Las personas que atienden conversaciones derivadas siguen formando parte del límite de confianza.
Mantener los ejemplos sin procesar y los corpus en su ubicación reduce lo que cruza el límite. No es agregación segura, privacidad diferencial, computación confidencial ni protección de conocimiento cero, y las métricas o los fragmentos que sí cruzan pueden seguir entrañando riesgos de inferencia.
Una métrica global puede cumplir los criterios mientras un entorno obligatorio falla. La evaluación distribuida está diseñada para mantener ese fallo visible y suspender la promoción; un resultado agregado por sí solo no determina la puesta en producción.
La evaluación distribuida privada y la recuperación distribuida controlada son arquitecturas previstas en la hoja de ruta. Ninguna está implementada ni disponible actualmente en pruebas piloto.
Una primera conversación
Cuéntanos la tarea y dónde debe permanecer la información. Te mostraremos un ejemplo relacionado y valoraremos si tiene sentido un piloto con un alcance definido.
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