Enmascarar PII antes de que los prompts salgan de la red
Detecte y enmascare datos personales antes de enviarlos al proveedor, manteniendo respuestas útiles y auditoría sin contenido.
Muchas organizaciones descubren en una revisión de privacidad que envían datos personales a proveedores de modelos. Bloquear todas las solicitudes rara vez es viable, pero ignorar el problema tampoco. El enmascaramiento sustituye valores sensibles antes del envío, para que el modelo trabaje con texto redactado.
Respuesta breve#
- Enmascare en el flujo saliente, antes de que el proveedor vea el contenido.
- Defina categorías: nombres, emails, teléfonos, cuentas, datos de salud y tarjetas.
- Preserve la estructura para que JSON y llamadas a herramientas sigan funcionando.
- Registre decisión y categorías sin guardar el contenido original.
Cómo hacerlo en AI-FW#
- Habilite reglas para las categorías necesarias. La detección integrada cubre casos comunes; reglas personalizadas pueden reconocer identificadores internos.
- Elija la acción por regla: mask sustituye valores, block rechaza, log registra sin modificar. Deny prevalece sobre accept.
- Limite por identidad cuando corresponda; distintos flujos pueden aplicar políticas distintas.
- Verifique que estructura y llamadas a herramientas siguen funcionando.
- Mantenga auditoría sin contenido: registre el enmascaramiento y las categorías, no el prompt original.
Verificar#
- Envíe un prompt de prueba con un email y confirme que el proveedor recibe la versión redactada.
- Compruebe que la respuesta sigue siendo útil y los valores sensibles aparecen como marcadores.
- Revise Audit Logs y confirme que no aparece el valor original.
- Consulte la categoría PII en Risk Profiles.
Relacionado#
- Evitar la exfiltración por prompts y respuestas
- Protección de prompts y respuestas
- Registros de auditoría y exportación
- Identidad y acceso
Preguntas frecuentes#
¿El enmascaramiento reduce la utilidad? No. Los valores se sustituyen en su lugar y se conserva la estructura.
¿Se conserva el valor original para auditoría? No. La transacción registra el enmascaramiento y la categoría, no el prompt original.
La inspección y el enmascaramiento se ejecutan localmente. Consulte Residencia de datos para tráfico de IA.