Informe Ejecutivo

Auditoría de Seguridad y Privacidad en IA Generativa

Caso de Estudio: Fuga de Código en FinTech Startup

Protocolo Corporativo Activo

Resumen Ejecutivo

Incidentes Actuales

0

Tras semana 4

Mayor Vulnerabilidad

Credenciales

45% de las fugas previas

Entorno IA

Enterprise

Migración a plan corporativo

Control de Output

Code Review

Revisión manual obligatoria

Metodología y Desarrollo

1. Identificación y Separación

Se auditaron repositorios separando credenciales (tokens), PII (datos de clientes) y código propietario para prohibir su envío a IAs públicas.

2. Criterios de Envío

Regla estricta: Si el dato accede a un sistema, identifica a un humano o revela estrategia, no se envía a herramientas gratuitas.

3. Protocolo de Anonimización

Implementación de Enmascaramiento (variables genéricas), Minimización (enviar solo fragmentos con error) y Datos Sintéticos.

4. Almacenamiento y Retención

Migración a una suscripción de IA Enterprise para garantizar que los prompts no entrenen modelos externos y centralizar auditorías.

5. Revisiones Manuales

Validación estricta en Code Review para detectar alucinaciones de código, vulnerabilidades o código con licencias restrictivas.

6. Adopción Corporativa

Firma de NDA y contratos Cloud que aseguran procesamiento regional bajo normativas de protección de datos aplicables.

Reducción de Incidentes (4 Semanas)

Distribución de Riesgos en Prompts

Tabla de Riesgos y Mitigación

CategoríaEjemplo DetectadoMedidas de MitigaciónCriticidad
CredencialesBearer token_xyz789...Enmascaramiento obligatorio. Uso de variables de entorno.Crítico
Datos Personales (PII)SELECT * FROM users WHERE email='...'Uso de Datos Sintéticos para pruebas.Alto
Código PropietarioAlgoritmo de Credit Scoring completoMinimización: Enviar solo la función con error sintáctico.Alto
Propiedad IntelectualPegar código generado sin revisar origenRevisión manual en PR para validar licencias.Medio