En un entorno donde la integración de la inteligencia artificial generativa es cada vez más común, la protección de datos sensibles emerge como una prioridad crítica. Este reto es especialmente relevante al manejar información identificable de forma personal (PII) en sectores como los servicios financieros, donde diferentes equipos requieren acceso a datos con variaciones en los niveles de exposición y seguridad.
Un dilema típico se presenta cuando el equipo de atención al cliente necesita utilizar asistentes de inteligencia artificial para acceder a perfiles de clientes, mientras que el equipo de análisis de fraude debe procesar los datos sin desvelar información PII real. Esto subraya la necesidad de herramientas eficaces para gestionar y proteger la información sensible.
Ante este desafío, Amazon ha introducido Bedrock Guardrails, una solución que detecta información sensible tanto en solicitudes entrantes como en las respuestas generadas por modelos. Esta herramienta permite controlar el manejo de datos sensibles, ofreciendo la opción de bloquear o enmascarar información, y facilita el cumplimiento de las normativas de protección de datos.
A pesar de su utilidad, el enmascaramiento de datos puede acarrear problemas al volver irreversibles los datos enmascarados. Aquí es donde la tokenización ofrece una solución efectiva. A diferencia del enmascaramiento, la tokenización reemplaza la información sensible con tokens no relacionados matemáticamente con los datos originales, conservando su estructura para usos posteriores.
La integración de Amazon Bedrock Guardrails con servicios de tokenización permite a las organizaciones proteger datos sensibles sin perder la capacidad de revertir los datos cuando sea necesario. Este método es especialmente relevante para empresas en sectores altamente regulados, que deben equilibrar la innovación con sus responsabilidades legales.
El proceso de implementación de esta integración implica varios pasos esenciales. Primero, el uso del API ApplyGuardrail para detectar información sensible en entradas del usuario. Si se identifica PII, se emplea un servicio de tokenización que convierte los datos en tokens antes de ser procesados por el modelo de inteligencia artificial. Posteriormente, los resultados del modelo se revisan para garantizar la ausencia de información sensible antes de su distribución.
Este método, combinando las habilidades de Amazon Bedrock Guardrails con servicios de tokenización de plataformas como Thales CipherTrust, permite a las organizaciones diseñar arquitecturas que protegen datos sensibles mientras aseguran un procesamiento eficiente, cumpliendo así con los estándares de seguridad y cumplimiento a lo largo del ciclo de vida de los datos.
