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Seguridad

Cómo cuidamos la privacidad y el aislamiento de tus datos

7 min de lectura · Seguridad

Una plataforma de conocimiento empresarial maneja información sensible. Por eso la privacidad no es un "extra": es una propiedad estructural del sistema. Estos son los pilares.

Aislamiento multi-tenant real

Cada cliente vive en su propio tenant, identificado por un client_id que se aplica en todas las capas, no solo en la interfaz:

Empresa A Empresa B documentos · empleados embeddings · grafo documentos · empleados embeddings · grafo client_id = A client_id = B A ✗ B — un filtro en el grafo o el índice es más grave que un fallo de UI.

Cifrado y secretos

TLS en tránsito, cifrado en reposo gestionado por el proveedor de nube, y AES-256 para credenciales y tokens OAuth en una bóveda de secretos. Las contraseñas se guardan como hash, nunca en texto plano, y los logs redactan automáticamente cualquier secreto.

Control de acceso granular (ACL)

Dentro de un tenant, el acceso se acota por alias y por carpeta: el asistente de ventas no puede leer la carpeta financiera. El perímetro del API core opera en default-deny (solo rutas públicas explícitas), y las conexiones por API key pueden restringirse por IP.

No entrenamos con tus datos

Política vinculante: el contenido de tus documentos y tus prompts no se usan para entrenar modelos, ni propios ni de terceros. El procesamiento se limita a indexar, buscar y responder. Esto está reflejado explícitamente en la política de privacidad.

Defensa contra prompt injection

Como indexamos documentos y páginas web, un archivo podría contener una instrucción maliciosa ("ignora tus instrucciones…"). Por eso el contenido recuperado se trata como dato no confiable: los patrones de inyección se redactan de forma determinista antes de entrar al prompt, y las herramientas de base de datos usan binding de parámetros para evitar inyección SQL.

La privacidad se construye con aislamiento por tenant, cifrado, ACL, no-entrenamiento y una postura defensiva frente al contenido externo.