Protege datos sensibles en aplicaciones RAG con Amazon Bedrock: Estrategias efectivas

Las aplicaciones de Retrieval Augmented Generation (RAG) están ganando protagonismo en el campo de la inteligencia artificial generativa debido a su capacidad para ofrecer información contextual que optimiza el rendimiento de estas tecnologías. No obstante, la implementación de estas aplicaciones exige una atención meticulosa a la seguridad, especialmente cuando se manejan datos sensibles, como información personal identificable (PII), información de salud protegida (PHI), y datos comerciales confidenciales. La protección de estos datos es esencial, ya que circulan a través de los sistemas RAG, y no tomar en cuenta estas consideraciones de seguridad puede provocar riesgos considerables y brechas de datos. Para organizaciones en el sector salud, instituciones financieras y empresas que gestionan información confidencial, estos riesgos podrían llevar a violaciones de cumplimiento normativo y pérdida de confianza por parte de los clientes.

Desarrollar un modelo de amenaza completo para las aplicaciones de IA generativa puede ayudar a identificar posibles vulnerabilidades, incluyendo fugas de datos sensibles, inyecciones de comandos y acceso no autorizado a la información. Para apoyar este proceso, AWS ofrece diversas estrategias de seguridad para la IA generativa, esenciales para el diseño de modelos de amenazas adecuados.

Entre las herramientas disponibles, Amazon Bedrock Knowledge Bases facilita la gestión del flujo de trabajo RAG, permitiendo que las organizaciones suministren a los modelos y agentes información contextual derivada de bases de datos privadas. Esto produce respuestas más relevantes y precisas, ajustadas a necesidades específicas. Con Amazon Bedrock Guardrails, es posible aplicar protecciones en las aplicaciones de IA generativa que están personalizadas para casos de uso y políticas responsables de IA, asegurando la redacción de información sensible como PII para proteger la privacidad.

El proceso del flujo de trabajo de RAG consta de dos fases cruciales: la ingestión y la recuperación aumentada. Durante la ingestión, los registros de datos no estructurados se preprocesan, transforman en documentos de texto y se dividen en fragmentos. Estos fragmentos se codifican utilizando un modelo de incrustación y se almacenan en un vector de almacenamiento, como Amazon OpenSearch Service. En la etapa de recuperación aumentada, una consulta del usuario se codifica y se utiliza para ejecutar una búsqueda de similitud en los fragmentos almacenados, permitiendo recuperar información que es semánticamente similar a la consulta original. Sin embargo, si los datos sensibles no se sanitizan antes de la ingestión, existe el riesgo de que esta información sea recuperada y divulgada a usuarios no autorizados.

Para proteger la información sensible, se sugieren dos patrones arquitectónicos: la redacción de datos a nivel de almacenamiento y el acceso basado en roles, que son soluciones eficaces para proteger datos sensibles al desarrollar aplicaciones basadas en RAG usando Amazon Bedrock Knowledge Bases.

La redacción de datos a nivel de almacenamiento implica identificar y redactar información sensible antes de almacenar los documentos en el vector de almacenamiento. Alternativamente, el acceso basado en roles permite el acceso selectivo a la información sensible de acuerdo con los roles de usuario y permisos durante la recuperación. Este enfoque es especialmente útil en entornos como el de la salud, donde es esencial diferenciar entre roles administrativos y no administrativos.

En resumen, las aplicaciones RAG proporcionan ventajas significativas a las organizaciones que buscan mejorar la eficacia de la IA generativa, pero requieren atención especial a la seguridad y protección de datos sensibles. Adoptar estos enfoques no solo contribuye a mitigar riesgos, sino que también asegura la confianza de los clientes y el cumplimiento normativo.