Gateway
DisponibleLa puerta de enlace de IA. Tokeniza el dato personal y confidencial antes de que salga de tu red, y lo devuelve dentro de tu perímetro. Bitácora, modos por inquilino y compatibilidad OpenAI.
Tu equipo ya está usando IA. La pregunta no es si va a pegar datos de clientes en un chat — es qué llega al otro lado cuando lo hace. AI Secure le da a tu empresa una vía oficial para usar IA: un portal para tu gente y una puerta de enlace para tus aplicaciones, donde el dato sensible se protege antes de salir de tu red y todo queda registrado. Gobiernas cómo se usa la IA en vez de prohibirla.
Elige un caso y envíalo. A la izquierda, lo que ve tu gente; a la derecha, lo único que llegó a ver el proveedor de IA. Enciende el Plus y observa qué cambia.
Se tokenizan 6 datos. Hay 2 señales de confidencialidad que hoy viajarían sin protección.
Lo que escribe tu gente, y lo que finalmente lee.
Cada dato cruza convertido en token. Y vuelve.
Aún no cruza ningún dato.
Todo lo que el proveedor de IA llegó a ver.
Todavía no ha recibido nada.
Los textos son inventados, pero las detecciones y los tokens no: salieron de una corrida real del motor y están congelados tal cual. Las respuestas del modelo son ilustrativas.
Todos operan sobre el mismo punto de control: el tráfico que pasa por el portal y la puerta de enlace de tu empresa hacia los modelos de IA. Lo que ves en la demo es el Gateway; los demás se construyen sobre él.
La puerta de enlace de IA. Tokeniza el dato personal y confidencial antes de que salga de tu red, y lo devuelve dentro de tu perímetro. Bitácora, modos por inquilino y compatibilidad OpenAI.
Inspección de cada prompt y cada respuesta: detecta inyección de instrucciones y jailbreaks, modera contenido riesgoso y verifica que la respuesta no devuelva lo que el Gateway protegió.
El panel de uso y riesgo de IA: quién usa IA y con qué modelos, qué categorías de datos se protegieron, tendencias — y el inventario de sistemas de IA que la Ley 21.719 te pide poder mostrar.
No es un módulo que se contrata — es cómo está construida la suite. Un modelo hostil ataca cada noche lo que la suite declara proteger: homóglifos, números escritos con palabras, evasiones e inyecciones. Cada fuga que encuentra se convierte en una prueba que hay que cerrar antes de avanzar. Los módulos nuevos nacen dentro de ese mismo régimen.
El dato de un tercero lo exige la ley. El secreto de tu empresa no lo exige nadie — y perderlo cuesta igual. Se contratan por separado.
Lo que la Ley 21.719 te obliga a proteger.
Lo que ninguna ley te obliga, pero perderlo cuesta igual.
Todo ocurre dentro de tu perímetro. Lo que el Gateway detecta se reemplaza antes de llegar al modelo, y Datrus nunca recibe el contenido.
Tu aplicación llama al modelo a través del Gateway. Cambias la URL base y nada más.
Detecta el dato y lo reemplaza por un token estable, dentro de tu red.
El proveedor de IA recibe solo el texto tokenizado y responde sobre él.
La respuesta se rehidrata con los datos reales, en tu perímetro.
Todo lo que pasa por la vía oficial: el portal de chat de tu empresa y las aplicaciones que llaman a los modelos a través del Gateway. Ahí el dato sensible se detecta y se protege antes de salir, y cada uso queda en tu bitácora.
El navegador personal de cada empleado. AI Secure no es un DLP de red: no intercepta a quien abre un chat público por su cuenta. La estrategia es otra — darle a tu gente una vía mejor que la informal, con políticas claras y visibilidad real — porque prohibir sin ofrecer alternativa solo vuelve invisible el uso.
La detección reduce drásticamente lo que sale y deja evidencia de todo; ningún sistema garantiza el 100 %, y por eso un entrenador adversario la pone a prueba cada noche para cerrar lo que encuentra.
Las decisiones que importan cuando el que pregunta es tu área de seguridad.
Un RUT con dígito verificador incorrecto sigue siendo un RUT: el checksum ajusta la confianza, no descarta el dato. Cuando dos detectores se solapan, gana la cobertura.
Los tokens se derivan con HMAC-SHA256 y se guardan cifrados con AES-256-GCM. La llave es tuya: Datrus no la conoce ni la necesita.
La rehidratación solo acepta los tokens emitidos en esa misma petición. Sin esa regla, cualquiera podría enviar un token y recibir de vuelta el dato real.
Registra qué tipo de dato salió, hacia qué modelo, cuándo y con qué resultado. Ni un carácter del texto. Es evidencia para una fiscalización que no es, a su vez, un riesgo.
Literalmente: la petición se detiene. Un detector caído nunca se traduce en datos saliendo sin revisar.
Un modelo hostil genera texto para evadirnos —homóglifos, números escritos con palabras, separadores atípicos— y cada fuga que encuentra se convierte en una prueba que hay que cerrar.
Un solo contenedor en tu red, tu VPC o tu datacenter. Cabe en la instancia más barata de cualquier nube y no necesita salida a internet salvo hacia el proveedor de IA que tú elijas — el modelo de detección viaja dentro de la imagen. Tu aplicación cambia una línea: la URL base.
La mayoría de las herramientas de cumplimiento describen lo que deberías hacer. Esta lo hace, y deja la evidencia.
Cada uso de IA queda registrado como un tratamiento, con su finalidad y su base de licitud.
Las decisiones automatizadas activan la evaluación de impacto del módulo correspondiente.
El modelo de terceros entra como encargado y transferencia internacional en Proveedores.
Sus primeros usuarios internos son Descubrimiento y DLP: cuando necesitan IA para clasificar datos crudos, la usan a través del Gateway.
Conversemos cómo dejar tu adopción de IA en regla, sin frenarla.
Hablemos de tu caso