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Uso de Private AI Gateway para privacidad de nivel empresarial¶

Descripción general¶

Private AI Gateway es la capa de privacidad de nivel empresarial de 4Geeks AI Studio. Garantiza que su código propietario nunca abandone su perímetro seguro para entrenar modelos públicos, utilizando políticas de retención de datos cero y enrutamiento privado a todos los proveedores de LLM.

En este tutorial, aprenderá:

• Cómo funciona la puerta de enlace privada AI
• Cómo configurar los ajustes de privacidad
• Cómo se aplica la retención cero de datos
• Cómo auditar el flujo de datos y el cumplimiento
• Cómo configurar políticas personalizadas de manejo de datos

Cómo funciona la puerta de enlace privada de IA¶

Your Code ──────► Private AI Gateway ──────► LLM Providers
                      │
                      ├── Encrypted tunnel to all LLM APIs
                      ├── Zero Data Retention enforcement
                      ├── Request sanitization
                      ├── Response validation
                      └── Complete audit logging

Funciones clave de privacidad¶

Paso 1: Habilite la puerta de enlace privada de AI¶

1. Vaya a la configuración de su proyecto AI Studio
2. Navegue a AI Factory → Private AI Gateway
3. Alternar “Habilitar puerta de enlace privada”
4. Seleccione su nivel de privacidad:
5. Estándar: Cero retención de datos con todos los proveedores
6. Mejorado: Estándar + solicitud de desinfección + validación de respuesta
7. Máximo: mejorado + enrutamiento de red privada + políticas de datos personalizadas

Paso 2: Configurar la retención de datos cero¶

Acuerdos de proveedores¶

Private AI Gateway aplica la retención cero de datos con todos los proveedores de LLM:

Configuración¶

1. Vaya a Puerta de enlace privada de IA → Retención de datos
2. Verifique que la retención cero de datos esté habilitada para todos los proveedores
3. Revisar los acuerdos de privacidad del proveedor.
4. Establecer el período de retención de datos para los registros de auditoría (predeterminado: 90 días)

Paso 3: Configurar la desinfección de solicitudes¶

La puerta de enlace detecta y elimina automáticamente datos confidenciales de las solicitudes:

Patrones detectados¶

Patrones personalizados¶

Agregue sus propios patrones de datos confidenciales:

custom_patterns:
  - name: "Internal API URLs"
    pattern: "https://api\\.internal\\.company\\.com/.*"
    action: "redact"

  - name: "Employee IDs"
    pattern: "EMP-\\d{6}"
    action: "redact"

  - name: "Customer Names"
    pattern: "customer_name:\\s*\"[^\"]+\""
    action: "redact"

Paso 4: Configurar la validación de respuesta¶

La puerta de enlace valida las respuestas de la IA antes de devolverlas a su repositorio:

Reglas de validación¶

Configuración¶

1. Vaya a Puerta de enlace privada de IA → Validación de respuesta
2. Habilitar reglas de validación
3. Establezca una acción para la validación fallida:
4. Bloquear: rechazar la respuesta y volver a intentarlo
5. Advertencia: Permitir pero marcar para revisión
6. Registro: Permitir pero registrar el problema

Paso 5: Auditar el flujo de datos¶

Panel de auditoría¶

1. Vaya a Puerta de enlace AI privada → Registro de auditoría
2. Ver todas las solicitudes de IA con:
3. Marca de tiempo: cuando se realizó la solicitud
4. Modelo: qué LLM se utilizó
5. Tarea: tarea de IA asociada
6. Datos desinfectados: si se detectaron y eliminaron datos confidenciales
7. Resultado de la validación: si la respuesta pasó la validación
8. Estado de retención: Confirmación de retención de datos cero

Exportar informes de auditoría¶

1. Haga clic en “Exportar informe”
2. Seleccione el rango de fechas
3. Elija el formato (CSV, PDF, JSON)
4. Descargue la documentación de cumplimiento

Paso 6: Configurar políticas de datos personalizadas¶

Para clientes empresariales con requisitos de cumplimiento específicos:

Residencia de datos¶

Especifique dónde se pueden procesar los datos:

Marcos de cumplimiento¶

Asigne la configuración de su puerta de enlace a los marcos de cumplimiento:

Mejores prácticas¶

Desarrollo de privacidad primero¶

• Nunca envíes secretos a tu repositorio: usa variables de entorno
• Revise los registros de desinfección periódicamente para detectar nuevos patrones
• Actualizar patrones personalizados cuando surjan nuevos tipos de datos confidenciales
• Auditoría trimestral para garantizar el cumplimiento de sus políticas

Entrenamiento en equipo¶

• Educar a los desarrolladores sobre lo que constituyen datos confidenciales.
• Establecer políticas claras para el manejo de credenciales y secretos
• Utilice herramientas de administración de secretos (Vault, AWS Secrets Manager) en lugar de valores codificados
• Revisar los registros de auditoría como parte de su proceso de desarrollo habitual

Documentación de cumplimiento¶

• Exportar informes de auditoría para auditorías de cumplimiento
• Mantener registros de procesamiento de datos según lo exige el RGPD
• Documente su configuración de privacidad para revisiones internas
• Actualizar políticas cuando cambien las regulaciones

¿Qué sigue?¶

• Obtenga más información sobre Introducción a AI Studio
• Explora Comprensión de la fábrica de IA
• Lea sobre Monitoreo del uso del token

¿Necesitas ayuda?¶

• Documentación: docs.4geeks.io
• Discordia: Discordia
• Soporte: disponible a través del panel de la consola

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