Protección de la IA y seguridad de agentes
Protección del conocimiento
Proteja el conocimiento que da contexto a su IA
Mantenga el control sobre la información que modelos y agentes utilizan para construir sus respuestas, desde la fuente original hasta el contexto recuperado.
RAG permite que modelos y agentes trabajen con información corporativa actualizada, pero también puede ampliar el alcance de un error de permisos, una fuente manipulada o un contenido sensible mal clasificado. La seguridad del sistema no depende únicamente del modelo: también depende del conocimiento que recibe y de las condiciones bajo las que puede utilizarlo.
En Evolutio protegemos fuentes, procesos de recuperación y uso del contexto, conectando seguridad del dato con controles específicos para sistemas de IA. Analizamos qué información entra en la arquitectura, cómo se prepara, quién puede recuperarla y qué mecanismos reducen el riesgo de exposición en respuestas y acciones.
El objetivo es que la adopción de RAG pueda reutilizar clasificación, identidad, permisos y políticas de protección ya existentes, incorporando además controles específicos frente a riesgos como la manipulación del conocimiento o la inyección indirecta de instrucciones.
El contexto también amplía la superficie de riesgo
Cuando conectar información útil también amplía la exposición
Una aplicación de IA puede respetar técnicamente el acceso al repositorio y, aun así, producir una respuesta que combine o revele información que el usuario no debería recibir. Además, el conocimiento puede ser manipulado mediante contenido contaminado, documentos maliciosos o instrucciones indirectas introducidas en las fuentes.
La protección debe entender qué información entra en el contexto, con qué permisos, de dónde procede y cómo puede salir del sistema. Esto exige mantener la relación entre seguridad del dato y seguridad de IA durante todo el recorrido de la información.
De la fuente a la respuesta
Cuatro puntos de control para RAG
Protegemos el conocimiento como una cadena: desde la fuente hasta la respuesta. Esto permite evitar que la seguridad se concentre únicamente en el modelo y deje sin control la información que realmente condiciona su comportamiento.
Cada etapa introduce decisiones diferentes: qué repositorios pueden utilizarse, cómo se prepara su contenido, qué permisos deben conservarse durante la recuperación y qué controles deben aplicarse antes de que la información llegue al usuario o se utilice para ejecutar una acción.
Fuentes
Inventariamos repositorios y relacionamos sensibilidad, procedencia, propietarios y control de acceso sobre la información.
Indexación y embeddings
Protegemos el proceso que prepara el conocimiento para recuperación, manteniendo criterios de segregación y acceso.
Recuperación
Aplicamos permisos y contexto durante la selección de información para evitar ampliar innecesariamente el alcance de la consulta.
Salida y leakage
Incorporamos controles para reducir la exposición de información sensible en respuestas, interacciones y acciones.
Mantener el contexto de seguridad
Del repositorio a la respuesta con contexto de seguridad
El riesgo cambia en cada etapa. Diseñamos un flujo para comprobar que la información conserva propietario, clasificación, permisos y trazabilidad cuando pasa de un repositorio tradicional a una arquitectura RAG.
Esto permite incorporar controles antes de indexar una fuente, mantener las restricciones necesarias durante la recuperación y revisar después cómo se utiliza el contexto en las respuestas. La validación completa el ciclo comprobando escenarios de fuga, manipulación o comportamiento no previsto.
Descubrir
Identificamos fuentes, sensibilidad, propietarios y dependencias.
Preparar
Definimos criterios de indexación, segregación y acceso.
Controlar recuperación
Aplicamos contexto de identidad y permisos en cada consulta.
Proteger salida
Filtramos, registramos y limitamos la exposición según las políticas definidas.
Validar
Probamos fugas, inyección indirecta y comportamientos no previstos.
Reutilizar los controles corporativos
Seguridad del dato aplicada al contexto de IA
La protección de RAG debe conectarse con las capacidades corporativas de clasificación, DSPM, DLP e identidad. En Evolutio utilizamos ese contexto para evitar duplicar políticas y para que la IA herede el nivel de protección que ya corresponde a la información.
Sobre esa base incorporamos controles específicos para IA, especialmente allí donde la recuperación, la combinación de información o la generación de una respuesta pueden alterar el alcance con el que el conocimiento era utilizado originalmente.
Clasificación reutilizable. Aprovechamos etiquetas, taxonomías y niveles de sensibilidad existentes cuando es posible.
Permisos consistentes. Mantenemos la autorización entre la fuente, el proceso de recuperación y la aplicación.
Prevención de fuga. Aplicamos controles a prompts, respuestas y canales de salida según sensibilidad y contexto.
Pruebas específicas. Validamos escenarios de prompt injection indirecta y poisoning del conocimiento.
Seguridad del dato y seguridad de IA
El RAG es tan seguro como las fuentes y permisos que lo alimentan
En Evolutio conectamos seguridad del dato y seguridad de IA para que el conocimiento corporativo pueda aportar contexto sin convertirse en una vía de exposición o manipulación.
El objetivo es conservar clasificación, permisos y trazabilidad desde el repositorio hasta la respuesta, incorporando controles específicos allí donde RAG modifica la forma en que la información se recupera, combina y utiliza.