Seguridad de LLMs Empresariales: Defensas contra Inyección de Prompts y Fugas de Datos

Comprende cómo los atacantes manipulan el comportamiento de los modelos mediante entradas maliciosas en documentos o prompts.

Implementa modelos de clasificación y guardrails para filtrar contenido no autorizado antes de la inferencia.

Aplica enmascaramiento automático de datos sensibles tanto en la entrada como en la respuesta del modelo.

Limita las capacidades de ejecución de herramientas de los agentes con esquemas estrictos y confirmación humana.