Politica de manejo de datos sensibles en IA

1. Proposito

Esta politica establece los controles para el manejo de datos sensibles en los sistemas de IA de [Nombre de la organizacion]. Define los niveles de clasificacion de datos, especifica las medidas de seguridad requeridas para cada nivel y confirma que la informacion sensible esta protegida a lo largo del ciclo de vida de la IA — desde la ingesta de datos de entrenamiento hasta la inferencia y los resultados del modelo.

2. Alcance

Esta politica se aplica a:

• Todos los datos clasificados como Confidenciales o Restringidos que se utilicen o generen por sistemas de IA.
• Toda la informacion de identificacion personal (PII) procesada por sistemas de IA.
• Todos los datos de categoria especial (salud, biometricos, financieros, etc.) en contextos de IA.
• Todos los entornos: desarrollo, pruebas, preproduccion y produccion.
• Todos los empleados, contratistas y proveedores de terceros que manejen datos sensibles de IA.

3. Niveles de clasificacion de datos

Todos los conjuntos de datos utilizados en sistemas de IA deben clasificarse antes de su uso. La clasificacion la realiza el Titular de datos y es revisada por el Delegado de proteccion de datos para conjuntos de datos que contengan datos personales.

4. Requisitos de proteccion por clasificacion

5. Manejo de PII en sistemas de IA

Texto de marcador de posición. Complete con el lenguaje de su organización para 5. Manejo de PII en sistemas de IA.

5.1 Descubrimiento

Antes de que los datos ingresen a cualquier pipeline de IA, deben escanearse en busca de PII utilizando herramientas de descubrimiento automatizadas. Las categorias de PII incluyen, entre otras: nombres, direcciones de correo electronico, numeros de telefono, numeros de identificacion nacional, numeros de cuentas financieras, registros medicos, identificadores biometricos y datos de ubicacion.

5.2 Minimizacion

Los sistemas de IA deben utilizar la cantidad minima de PII necesaria. Tecnicas para reducir la exposicion de PII:

• Enmascaramiento: Reemplazar PII con marcadores funcionales (p. ej., [CORREO], [NOMBRE]) que preserven la estructura de los datos sin exponer los valores reales.
• Supresion: Eliminar permanentemente los campos de PII que no sean necesarios para la tarea de IA.
• Tokenizacion: Reemplazar PII con tokens reversibles almacenados en una boveda segura, accesible solo por sistemas autorizados.
• Anonimizacion: Transformar los datos de forma irreversible para que las personas no puedan ser reidentificadas. Preferida para datos de entrenamiento cuando no se requiere la identificacion personal.
• Datos sinteticos: Generar datos artificiales que preserven las propiedades estadisticas sin contener PII real. Preferidos para entornos de desarrollo y pruebas.

5.3 Barreras de proteccion de IA

Deben configurarse barreras de proteccion en tiempo de ejecucion para escanear las entradas y salidas de IA en busca de fugas de PII. Acciones de las barreras:

• Bloquear: Rechazar la solicitud si se detecta PII en la entrada o salida.
• Enmascarar: Reemplazar la PII detectada con marcadores antes de reenviar.
• Alertar: Registrar la deteccion y notificar al equipo de seguridad sin bloquear.

6. Seguridad del modelo y de los resultados de IA

• Los pesos de modelos propietarios se clasifican como Confidenciales y deben cifrarse en reposo y controlarse el acceso.
• Los resultados del modelo que contengan datos Confidenciales o Restringidos deben manejarse al mismo nivel de clasificacion que los datos de entrada.
• El contenido generado por IA no debe almacenarse en sistemas con clasificacion inferior a la de los datos de origen.
• Los ataques de extraccion e inversion de modelos deben considerarse en el modelo de amenazas para modelos de alto valor.

7. Entornos de desarrollo y pruebas

• Los datos de produccion clasificados como Confidenciales o Restringidos no deben utilizarse en desarrollo o pruebas sin anonimizacion, enmascaramiento o uso de datos sinteticos.
• Los entornos de desarrollo deben tener controles de acceso equivalentes al nivel de clasificacion de los datos que manejan.
• Los conjuntos de datos de prueba deben documentarse con su nivel de clasificacion y cualquier transformacion aplicada.

8. Manejo de datos por terceros

• Los proveedores de IA de terceros que manejen datos Confidenciales o Restringidos deben demostrar controles de seguridad equivalentes.
• Los Acuerdos de tratamiento de datos deben especificar los requisitos de manejo por clasificacion.
• Los proveedores no deben utilizar datos sensibles para el entrenamiento de sus propios modelos.
• Las restricciones de residencia de datos y subencargados deben aplicarse contractualmente.

9. Respuesta a incidentes de datos sensibles

Si se exponen datos sensibles a traves de un sistema de IA (fuga por prompt, memorizacion del modelo, acceso no autorizado):

• El incidente debe reportarse inmediatamente al equipo de seguridad y al Delegado de proteccion de datos.
• El sistema de IA debe suspenderse pendiente de investigacion si la exposicion esta en curso.
• El articulo 33 del RGPD requiere la notificacion a la autoridad de control dentro de las 72 horas para violaciones de datos personales.
• Las personas afectadas deben ser notificadas si la violacion probablemente resulte en un alto riesgo para sus derechos (RGPD Articulo 34).
• El analisis de causa raiz y la correccion deben completarse y documentarse.

10. Roles y responsabilidades

11. Alineacion regulatoria

• RGPD: Articulos 5 (principios), 25 (privacidad desde el diseno), 32 (seguridad del tratamiento), 33-34 (notificacion de violaciones).
• Reglamento Europeo de IA: Articulo 10 (gobernanza de datos), Articulo 15 (exactitud y robustez).
• ISO/IEC 27001: Controles del Anexo A para control de acceso, criptografia y seguridad de las operaciones.
• ISO/IEC 42001: Anexo B (B.7 — datos para sistemas de IA).

12. Revision

Esta politica se revisa anualmente o antes si se desencadena por violaciones de datos, nuevos requisitos de clasificacion de datos, cambios regulatorios o cambios en las actividades de tratamiento de datos de IA.

Control documental