Adulteración del Knowledge Graph de una arquitectura RAG para proteger los datos de un servicio de Inteligencia Artificial
La confianza ciega en datasets para IA puede costar caro. Blindar datos sensibles exige ir más allá del perímetro tradicional.
Muchos confían en la seguridad lógica del back-end, creyendo que el modelo de IA sólo accede a lo que debe. Pero es fácil olvidar que los Knowledge Graphs, integrados en arquitecturas RAG, pueden convertirse en la grieta menos vigilada del sistema.
He visto arquitecturas donde, sin adulteración o modulación del Graph, los atacantes explotaban lo indexado para extraer información sensible “por contexto”. Los prompts no lo piden… pero los modelos lo hallan.
La adulteración calculada del Knowledge Graph permite distorsionar parcialmente las conexiones o amortiguar las relaciones críticas, impidiendo que un ataque gane contexto suficiente para reconstruir datos confidenciales del servicio.
No se trata de sabotear la búsqueda, sino de diseñar grafos que engañen a los vectores de extracción maliciosa sin afectar la experiencia legítima.
Redefinir el perímetro: ahora la defensa no es sólo física ni lógica. Es semántica, contextual y dinámica. Quien proteja bien aquí, llevará ventaja en el futuro de la IA generativa.
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