Ejecute IA con el control de sus datos realmente requiere.
Los equipos empresariales, regulados y en crecimiento quieren una IA útil sin enviar datos confidenciales a sistemas que no pueden explicar ni gobernar. Diseñamos una arquitectura de IA privada, implementamos patrones LLM seguros, autohospedados o aislados, y respaldamos operaciones de IA administradas con monitoreo, mantenimiento, revisión de cambios y evidencia que su equipo puede defender.
Mantenga el modelo, los datos y el registro de auditoría. bajo tu control.
La IA privada no es un control único. Es un patrón de implementación: una familia de modelos que se adapta a sus límites de datos, control de identidad y acceso en cada llamada, registro de auditoría de cada aviso y finalización, control de cambios en el modelo y sus avisos, y un modelo operativo para monitoreo, mantenimiento y cambios de proveedor o modelo. Creamos ese patrón, lo probamos con modos de falla específicos de la IA y le entregamos el paquete de evidencia.
Una implementación LLM segura, autohospedada o privada: selección de modelo, infraestructura, RBAC y ABAC, registro de auditoría, control de cambios de modelo y un paquete de evidencia de cumplimiento asignado a su marco.
- Niveles de resumen de arquitectura, pila y operaciones administradas
- Modelos de peso abierto en su entorno
- Evidencia asignada a SOC 2, HIPAA, GLBA, CMMC
Se contrató a un propietario senior para la superficie de riesgo específica de la IA: inventario del sistema, registro de riesgos de la IA, mantenimiento de políticas y evidencia, decisiones de excepción e informes listos para la junta directiva a medida que cambia el programa privado de IA.
- Registro de riesgos de IA y propiedad del inventario del sistema
- Preparación para NIST AI RMF, ISO 42001 y la Ley de IA de la UE
- Cadencia de gobernanza, seguimiento de pruebas y runbook de salida
Un diagnóstico de tarifa fija que hace un inventario de sus sistemas de IA, clasifica los riesgos y asigna cada uno de ellos al NIST AI RMF y las expectativas de supervisión a las que responde, para que la IA privada se envíe sobre una base defendible.
- Inventario del sistema de IA y niveles de riesgo
- Controlar el paso de peatones hacia el SOC 2 existente
- Evidencia lista para auditoría y hoja de ruta
Implementación privada de IA para HIPAA, GLBA y CMMC. deletreado.
La implementación segura de LLM para servicios financieros y atención médica es un problema de arquitectura antes de que sea un problema de políticas. Esto es lo que realmente representa una IA privada y un compromiso seguro, y cómo cada pieza se convierte en evidencia de cumplimiento.
Las familias de peso abierto, como Llama, Mistral y Qwen, se ofrecen en su propia VPC o en las instalaciones en una pila de inferencia gobernada, por lo que las indicaciones y las finalizaciones nunca salen de su límite de control. No hay salida de API pública para información personal no pública o PHI.
Implementación privada en su cuenta o centro de datos de AWS: redes aisladas, administración de secretos, cifrado en tránsito y en reposo, y una capa de recuperación que mantiene sus documentos dentro de los límites. Infraestructura repetible como código, no única.
Control de acceso basado en roles y atributos en cada llamada de modelo y cada documento al que la capa de recuperación puede llegar, por lo que el alcance del acceso es el radio de explosión y se aplica el privilegio mínimo, no se asume. Vinculado a su proveedor de identidad existente.
Cada mensaje, finalización, llamada de herramienta y documento recuperado se registra y es atribuible a un usuario, con retención a prueba de manipulaciones. Este es el registro SOC 2, la regla de seguridad HIPAA y una auditoría federal que todos esperan que usted pueda producir.
Un proceso de cambio documentado para el modelo, las indicaciones del sistema y el corpus de recuperación, con versiones y aprobación, de modo que una actualización del modelo sea un cambio controlado bajo su disciplina de gestión de cambios existente en lugar de una deriva silenciosa en el comportamiento.
Cada control se asignó a los criterios SOC 2, las salvaguardias de la regla de seguridad HIPAA, las obligaciones GLBA para información personal no pública y las prácticas CMMC para la base industrial de defensa, por lo que un conjunto de controles responde a múltiples marcos. Documente una vez, etiquete dos veces.
¿Prefieres empezar desde un producto en lugar de una construcción desde cero? Se envía el mismo patrón que PrivateStack (English), nuestra plataforma de espacio de trabajo de IA gobernada: modelos abiertos, cada solicitud registrada y exportable, y un nivel Enterprise BYOC implementado dentro de su propia cuenta de AWS o Azure.
Puente de IA no autorizada a PrivateStack: las dos semanas posteriores a la presentación de resultados.
Una evaluación de gobierno concluye con un inventario de las herramientas de IA que su personal ya utiliza y una política que todavía no se aplica. El Puente es el paso de tarifa fija entre esa presentación de resultados y un espacio de trabajo autorizado para su equipo.
Trasladamos el inventario de IA no autorizada de su sprint Shadow AI Discovery, diagnóstico Governance Readiness o Growth Pack a un inventario de casos de uso y datos limitado al piloto, un registro de brechas de riesgos y controles, y una recomendación de modalidad: nivel Team hospedado, Enterprise BYOC o posponer la implementación.
Un espacio de trabajo piloto del nivel Team configurado en PrivateStack, hasta el límite de usuarios publicado para ese nivel: un espacio gobernado en AWS administrado por DSE, con un subencargado de inferencia identificado que no conserva datos, SSO conectado y cada solicitud registrada y exportable. Los datos que deban permanecer dentro de su propia cuenta de nube se definen como Enterprise BYOC.
Traducimos sus reglas de uso aceptable de IA y manejo de datos a la configuración del espacio de trabajo, con una hoja de una página que distingue las reglas aplicadas por el espacio de las que siguen siendo controles humanos. Un plan de transición priorizado retira las herramientas no autorizadas en orden. A los 30 días revisamos qué se trasladó realmente.
Trabajo de preparación y configuración; no constituye asesoría legal ni certificación. Funciona en ambos sentidos: primero la evaluación y después el espacio de trabajo, o un espacio existente de PrivateStack que necesite una revisión de gobierno. Es más adecuado para equipos de 75 a 750 personas que utilicen tres o más herramientas de IA no autorizadas y que incluyan datos de clientes o datos regulados en los prompts.
Ver precios de los paquetes de PrivateStack → (English)La protección de un modelo privado no termina cuando se implementa. Combinamos la implementación contra los modos de falla específicos de los sistemas LLM, inyección rápida, abuso de herramientas y agentes, envenenamiento de recuperación y rutas de fuga de datos, asignados al OWASP Top 10 para aplicaciones LLM y el modelo de amenazas MITRE ATLAS. El objetivo de una implementación privada es mantener sus datos dentro de sus límites. La prueba es la forma en que demostramos que el límite se cumple.
| Nivel | Alcance | Inversión |
|---|---|---|
| Resumen privado de arquitectura de IA | Revisión del flujo de datos, patrón de alojamiento, diseño de modelo y acceso, requisitos de evidencia de gobernanza y un plan de implementación que el liderazgo puede aprobar antes de una construcción. | $15,000–$35,000 |
| Pila de IA privada | Entorno de IA dedicado o aislado, controles de identidad y acceso, puerta de enlace modelo, registro, controles de costos, límites de datos y pruebas de seguridad antes del lanzamiento. Los complejos programas regulados o multiambientales se extienden al patrimonio. | Entre 50 000 y 150 000 dólares para implementaciones más ligeras |
| Operaciones de IA gestionadas | Monitoreo continuo, mantenimiento, repruebas, mantenimiento de evidencia, revisión de cambios de modelo/proveedor y soporte de operaciones para sistemas que ya están en producción. | $5,000–$25,000+ / mes |
Tarifa fija y alcance por escrito antes de que comience el trabajo. Las operaciones de IA gestionadas son la vía de ejecución y mantenimiento de evidencia para los sistemas de IA privados; el gobierno de IA gestionado y el trabajo de vCISO son la vía para el responsable de gobierno. DSE prepara su programa para auditoría y no certifica; ningún compromiso garantiza la aprobación de un examen específico. DSE no opera un SOC o MDR las 24 horas del día, los 7 días de la semana; el monitoreo continuo, cuando sea necesario, se realiza a través de un socio evaluado que usted contrate.
La IA privada se ejecuta en la nube y en una infraestructura local construida por arquitectos certificados por AWS: redes aisladas, IAM y diseño con privilegios mínimos, gestión de secretos y cifrado como opción predeterminada, no una idea de último momento.
Una práctica federal que domina el marco de gestión de riesgos del NIST, la documentación de autoridad para operar y la entrega compatible con CMMC para la base industrial de defensa, donde los controles no son opcionales y siempre hay un reloj de auditoría en marcha.
Publicamos las herramientas de seguridad detrás de esta práctica: una CLI de revisión adversaria multimodelo y una puerta de integridad de la cadena de suministro de MCP, ambas públicas.
github.com/DataScience-EngineeringExperts/conclave ↗github.com/DataScience-EngineeringExperts/mcp-warden ↗
La IA privada necesita un modelo operativo, no solo un diagrama de arquitectura.
Documentamos por escrito la propiedad, la escalación, las responsabilidades de los socios, el mantenimiento de la evidencia y las expectativas de transferencia. Cuando la IA privada necesita soporte legal, MSP, monitoreo o infraestructura especializada, esas responsabilidades se nombran para que el programa no dependa de un calendario único o de un apretón de manos no documentado.
Niveles de servicio por escrito. Los niveles de retención definen las expectativas de respuesta, la cadencia de mantenimiento, las actualizaciones de evidencia, la revisión de cambios de modelo/proveedor y las rutas de escalamiento. Cada compromiso produce artefactos documentados, un registro de riesgos cuando corresponde, políticas, un rastro de evidencia y un runbook, para que el programa sobreviva la transferencia.
La prueba de IA privada es más fuerte cuando muestra la ruta de control, no solo la promesa.
Esta página utiliza el mismo patrón de prueba en el que esperamos que los clientes confíen: referencias de operadores anónimos donde existe permiso, artefactos de implementación y runbooks que muestran lo que se creó, y trabajo de profesionales públicos que demuestra la profundidad de seguridad detrás de la oferta.
Cuando utilizamos una cotización o una referencia de entrega, permanece ligada al rol, el entorno y la forma del problema. Si no se aprueba la atribución pública, la mantenemos anónima o decimos "referencia a pedido".
La prueba privada de IA debe mostrar el rastro de los artefactos: diagramas de arquitectura, modelo de registro, control de cambios, runbooks, mapas de evidencia y la cadencia operativa después del lanzamiento.
Cuando la confidencialidad del cliente limita la atribución, confiamos en un trabajo público de seguridad de IA de código abierto y en una redacción técnica detallada en lugar de un lenguaje de confianza amplio.
Lista de verificación de seguridad de IA privada para industrias reguladas
Una lista de verificación profesional para determinar el alcance de una implementación LLM privada o autohospedada segura antes de su construcción, que cubre los controles sobre los que se preguntará una revisión de HIPAA, GLBA, SOC 2 o CMMC. Es una autoevaluación, no una certificación.
- Controles de límites de implementación y salida de datos
- RBAC y ABAC sobre llamadas y recuperación de modelos
- Registro de auditoría y retención a prueba de manipulaciones
- Control de cambios modelo y rápido
- Mapeo de evidencia de cumplimiento por marco
También disponible: un matriz de decisión de IA privada para que los equipos decidan si una ruta API pública sigue siendo suficiente o si se justifica un límite de control privado más estricto.
Obtenga la lista de verificación
Matriz de decisiones de IA privada
Una matriz de una página que se puede compartir para revisión interna: cuándo un modelo de API público aún es suficiente, cuándo se justifica un límite de control privado, la evidencia mínima que un sistema privado de IA debe producir y las señales que dicen "todavía no". Creado para circular antes de comprometer el presupuesto.
- API pública versus límite de control privado, por sensibilidad de los datos
- Autonomía del flujo de trabajo y factores desencadenantes de la carga de evidencia
- Postura del proveedor y consideraciones de bloqueo
- Evidencia mínima que un sistema privado de IA debería producir
- Cuándo no comprar IA privada todavía
¿Quieres el razonamiento detrás de esto? leer Arquitectura de IA privada versus API pública (English) o alcance una ruta en el Pila de IA privada.
obtener la matriz
¿Quién entrega esto?
El trabajo privado de IA es realizado por Data Science & Engineering Experts, Inc. para equipos que necesitan más control sobre el acceso al modelo, los límites de los datos, el registro, los costos y la evidencia operativa. La práctica combina arquitectura de seguridad en la nube, gobierno de IA, fluidez en la contratación federal y herramientas de seguridad de IA de código abierto creadas por su autor.
Preparamos a las organizaciones para la revisión, auditoría, examen y gobierno interno; No certificamos y no garantizamos el resultado de ninguna auditoría o examen.
¿Qué es el cumplimiento de un LLM autohospedado?
Es el conjunto de controles que le permiten ejecutar un modelo de lenguaje grande dentro de su propio entorno y demostrarle a un auditor o examinador que la implementación cumple con sus obligaciones. En la práctica, eso significa mantener las indicaciones, las completaciones y sus documentos dentro de su límite de control, aplicar el control de acceso en cada llamada del modelo, registrar todo de una manera atribuible y a prueba de manipulaciones, controlar los cambios en el modelo y sus indicaciones y asignar cada control al marco al que responde, como SOC 2, la regla de seguridad HIPAA, GLBA o CMMC.
¿Por qué implementar una IA privada en lugar de utilizar una API pública?
Para los datos regulados, el factor decisivo es el límite de control. Una API pública envía su mensaje, y a menudo sus documentos recuperados, a un tercero que usted no controla, lo cual es un problema para la información personal no pública según GLBA y la información de salud protegida según la regla de seguridad HIPAA. Una implementación privada o autohospedada mantiene el modelo, los datos y el registro de auditoría dentro de su perímetro, de modo que la evidencia que usted produce describe un sistema que realmente controla.
¿Cómo se relaciona esto con SOC 2, HIPAA, GLBA y CMMC?
Cada control en la implementación está etiquetado según los criterios que se aplican: el control de acceso y el registro se asignan a los criterios comunes de SOC 2 y las salvaguardias técnicas de la regla de seguridad de HIPAA, los controles de límite de datos se asignan a las obligaciones de GLBA para información personal no pública y el conjunto de control completo se asigna a las prácticas de CMMC para el trabajo de base industrial de defensa. Un control operado una vez puede responder a múltiples marcos, que es el principio de documento una vez, etiqueta dos veces. DSE prepara la prueba; No emitimos certificaciones.
¿Los examinadores de bancos estadounidenses supervisan la IA a través de la norma ISO 42001?
No. Los examinadores estadounidenses supervisan la IA a través de la guía de supervisión a la que ya responde: SR 26-2, una guía no vinculante, para el riesgo del modelo dentro del alcance, además de una guía de riesgo de terceros para proveedores, estatutos de préstamos justos y prohibiciones de UDAP. La IA generativa y agencial quedan fuera del alcance de la SR 26-2, pero siguen sujetas a esos mismos regímenes legales y regulatorios, y las agencias han señalado una próxima solicitud de información específica de IA que los abordará directamente. ISO/IEC 42001 es un estándar de sistema de gestión voluntario y ninguna guía prudencial de EE. UU. lo designa actualmente como un punto de referencia de examinador para su implementación. Desarrollamos la postura de cara al examinador en NIST AI RMF plus SR 26-2 y utilizamos ISO 42001 cuando las adquisiciones lo requieren.
¿Cuánto cuesta un despliegue privado de IA?
La IA privada comienza con un resumen de arquitectura de entre 15 000 y 35 000 dólares. Las implementaciones más livianas de Private AI Stack generalmente cuestan entre $ 50 000 y $ 150 000, mientras que los programas complejos regulados o multientorno tienen como alcance el patrimonio. Las operaciones de IA administradas cuestan entre $5,000 y $25,000+ por mes para monitoreo, mantenimiento, nuevas pruebas, mantenimiento de evidencia y revisión de cambios de modelo/proveedor. Cada tarifa se fija y determina por escrito antes de que comience el trabajo.
¿Garantiza que pasaremos una auditoría?
No, y no afirmaremos lo contrario. DSE prepara su programa privado de IA para la auditoría y el examen y reúne la evidencia que espera un revisor, pero ningún compromiso garantiza aprobar un examen específico o evitar la aplicación de la ley. Lo que obtiene es un programa defendible, documentado y listo para revisión con expectativas de propiedad, escalamiento y transferencia por escrito.
El profesional profundiza en esta página: la arquitectura, los controles y el mapeo del marco para una IA autohospedada segura en servicios financieros y atención médica.
Leer la guía → (English)Cómo elegir el límite de control adecuado para datos confidenciales, registros, dependencia de proveedores, evidencia operativa y los casos en los que aún no se debe comprar IA privada.
Leer la guía → (English)Una matriz compartible para revisión interna: API pública versus límite de control privado, evidencia mínima y las señales que justifican una pila privada.
Obtener la matriz →Lo que debe ser monitoreado, mantenido, revisado y documentado después de que un sistema privado de IA entre en funcionamiento.
Leer el runbook → (English)Cómo los bancos y las fintechs ponen en funcionamiento las cuatro funciones AI RMF del NIST además de un programa de riesgo modelo SR 26-2 existente (que reemplazó al SR 11-7).
Leer la guía → (English)¿Implementar IA en datos regulados? Hagámoslo defendible.
Tráiganos el modelo que desea ejecutar y los datos que no puede exponer. Analizaremos una implementación privada, la protegeremos contra los modos de falla específicos de la IA y poseeremos la gobernanza y la evidencia para que pueda moverse rápido sin volar a ciegas. Sin lanzamiento, solo un camino con alcance.