La generación aumentada mediante recuperación de información proporciona a la IA algo que los modelos básicos no tienen por sí solos: acceso directo al conocimiento empresarial.
Ese es su valor.
También es un problema de seguridad.
Un sistema RAG puede buscar en documentos, bases de datos, plataformas de colaboración, bases de conocimiento, almacenamiento en la nube, aplicaciones SaaS, bases de datos vectoriales y otras fuentes empresariales antes de proporcionar la información recuperada a un modelo de IA generativa.
La cuestión de seguridad ya no es simplemente, “¿Podemos confiar en el modelo?”
Se convierte en:
“¿Debería este usuario, aplicación, copiloto o agente de IA haber podido recuperar estos datos en primer lugar?”
Esa distinción es importante.
Una aplicación RAG que funciona perfectamente aún puede crear un incidente de seguridad si recupera información sensible por la identidad equivocada. Una fuerte inyección inmediata La defensa no puede compensar el acceso excesivo. Una base de datos de vectores segura no garantiza que los datos que contiene pertenezcan a ella.
Por lo tanto, la seguridad RAG comienza antes de que la solicitud llegue al modelo.
Las organizaciones necesitan un enfoque integral para Seguridad RAG A lo largo de todo el proceso de recuperación, desde los datos de origen y la indexación hasta los almacenes de vectores, las identidades, los permisos, la recuperación, las indicaciones, las respuestas, los agentes y las acciones posteriores.
RAG Security: Conclusiones clave
- La recuperación es un evento de autorización. Un sistema RAG debería recuperar la información en función de su relevancia y de si la identidad solicitante tiene permiso para acceder a ella.
- La seguridad de RAG es más que una inyección rápida. Las organizaciones también deben abordar la exposición de datos confidenciales, el acceso excesivo, la indexación insegura, el contenido contaminado, el riesgo de bases de datos de vectores, la fuga de datos, el linaje y el manejo de la salida.
- Que se pueda buscar no significa que sea accesible. La indexación de datos empresariales para la IA no debería ampliar silenciosamente quién o qué puede recuperarlos.
- El contenido recuperado no debe considerarse fiable. Los documentos, sitios web, correos electrónicos, registros y demás información recuperada pueden contener instrucciones maliciosas o engañosas.
- Los agentes suben la apuesta. Un agente habilitado para RAG puede recuperar información confidencial y luego usar API, aplicaciones y herramientas para realizar acciones con ella.
- La seguridad RAG requiere contexto de datos. La sensibilidad, la identidad, el acceso, la propiedad, el linaje, las políticas, la actividad y el propósito comercial determinan si la recuperación genera un riesgo significativo.
¿Qué es RAG Security?
La seguridad RAG es la práctica de proteger los datos, el proceso de recuperación, las identidades, los permisos, las indicaciones, los resultados y las acciones posteriores involucradas cuando los sistemas de generación aumentada por recuperación utilizan información externa para generar respuestas de IA.
La generación aumentada por recuperación, o RAG, conecta un modelo de IA generativa con información externa a los datos de entrenamiento originales del modelo.
Un flujo de trabajo RAG típico se ve así:
- Los datos empresariales ingresan a un proceso de indexación o ingesta.
- El sistema procesa el contenido y puede crear elementos incrustados.
- Una base de datos de índices o vectores almacena representaciones que permiten realizar búsquedas.
- Un usuario o un sistema de IA envía una consulta.
- La capa de recuperación encuentra la información relevante.
- La aplicación añade el contexto recuperado a la solicitud del modelo.
- El modelo genera una respuesta utilizando ese contexto.
- Una aplicación o un agente puede utilizar la respuesta en otro flujo de trabajo o acción.
Cada etapa puede introducir riesgos de seguridad.
Esto significa que proteger únicamente el modelo, la solicitud o la base de datos de vectores deja partes importantes de la arquitectura RAG fuera del límite de seguridad.
Proteja los datos detrás de RAG
Sepa qué puede recuperar la IA antes de que llegue a la solicitud.
Descubra datos RAG confidenciales, comprenda el acceso, rastree el origen, proteja las interacciones con la IA y reduzca la exposición desde la fuente hasta la recuperación y la acción.
Por qué RAG Security es más que una simple inyección
Inyección rápida Merece atención porque los sistemas RAG procesan regularmente contenido externo que puede contener instrucciones maliciosas.
Pero la inyección inmediata representa solo una parte de la superficie de ataque de RAG.
Consideremos una aplicación RAG que rechace perfectamente cualquier instrucción maliciosa, pero que recupere documentos ejecutivos confidenciales para cada empleado.
La solicitud es segura. El acceso a los datos no lo es.
O bien, considere un sistema RAG que respete los permisos pero indexe secretos, registros obsoletos, información personal innecesaria o datos cuyo uso por IA esté prohibido por la política.
La autorización funciona. La gobernanza de datos no.
Por lo tanto, la seguridad RAG requiere múltiples capas:
- Seguridad de los datos de origen
- Descubrimiento y clasificación de datos
- Controles de indexación
- Seguridad de la base de datos Vector
- Gobernanza de identidad y acceso
- Autorización de recuperación
- Defensas de inyección inmediata
- Protección rápida y con respuesta inmediata
- Controles de salida
- Permisos de agente y herramienta
- Monitoreo de la actividad
- Linaje y auditabilidad
- Remediación
El objetivo no es simplemente evitar las sugerencias erróneas, sino impedir que datos inapropiados lleguen a la interacción incorrecta con la IA desde un principio.
El ciclo de vida de seguridad RAG
La ruta de seguridad RAG
Proteja los datos empresariales desde su origen hasta su recuperación y posterior uso.
En cada etapa se plantea una pregunta de seguridad diferente.
La seguridad de origen plantea la cuestión de si los datos deberían siquiera servir de base para la IA.
La seguridad del índice pregunta si el contenido sensible o restringido ha entrado en la capa de recuperación.
La gobernanza del acceso pregunta qué identidades tienen una necesidad comercial legítima.
La seguridad de recuperación pregunta si la solicitud actual debe devolver una información específica.
La función de seguridad inmediata pregunta si se han introducido datos confidenciales o instrucciones maliciosas en la interacción con la IA.
El departamento de seguridad del agente pregunta qué puede hacer la IA después de la recuperación.
La seguridad RAG se ve comprometida cuando las organizaciones tratan estos problemas como un único control.
¿Cuáles son los mayores riesgos de seguridad de RAG?
1. Exposición de datos sensibles
Los sistemas RAG suelen conectar la IA directamente con información empresarial de alto valor.
Eso puede incluir:
- PII
- PHI
- Información de pago
- Credenciales y secretos
- Código fuente
- Propiedad intelectual
- Documentos legales
- Información financiera
- registros de empleados
- Datos del cliente
- Información comercial confidencial
Si los equipos desconocen qué información confidencial alimenta la arquitectura RAG, no podrán determinar con fiabilidad qué eventos de recuperación generan riesgos.
Descubrimiento y clasificación de datos Por lo tanto, esto debería ocurrir antes y durante todo el despliegue de RAG.
2. Acceso excesivo a RAG
Un usuario puede tener acceso legítimo a la aplicación RAG sin tener acceso legítimo a todo lo que la aplicación puede recuperar.
Esta distinción se vuelve fundamental cuando RAG combina información de repositorios con diferentes permisos.
Los equipos de seguridad deben comprender:
- ¿Quién puede consultar el sistema RAG?
- ¿Qué identidad realiza la recuperación?
- ¿Qué permisos de origen se aplican?
- Si el sistema conserva esos permisos después de la indexación
- Ya sean cuentas de servicio o identidades de máquinas introducir un acceso más amplio
- Si los agentes de IA heredar permisos excesivos
El acceso a la interfaz de IA no debería equivaler al acceso a todos los documentos que contiene.
3. Pérdida de permisos durante la indexación
Los repositorios empresariales ya incluyen controles de acceso.
Las arquitecturas RAG pueden debilitar esos controles si la indexación separa el contenido de los permisos asociados a la fuente.
Un archivo confidencial restringido a cinco empleados puede ingresar a un índice compartido o a un repositorio vectorial. Si la capa de recuperación ya no comprende el contexto de autorización original, un público más amplio podría acceder a su contenido.
El sistema RAG seguro necesita preservar o reconstruir el contexto de autorización en el momento de la recuperación.
4. Inyección de aviso indirecta
Los sistemas RAG recuperan intencionadamente contenido que el modelo no creó y que el usuario puede no controlar.
Ese contenido puede contener instrucciones maliciosas.
Un atacante puede insertar instrucciones dentro de un documento, correo electrónico, página web, ticket de soporte, entrada de base de conocimientos u otra fuente que el sistema RAG recupere posteriormente.
El modelo podrá entonces interpretar esas instrucciones como parte de su tarea.
Esto es inyección rápida indirecta.
Las organizaciones deben tratar el contenido recuperado como datos no confiables, en lugar de otorgarle automáticamente la autoridad de las instrucciones de la aplicación o del sistema.
5. Exposición de la base de datos de vectores
Las bases de datos e índices vectoriales pueden contener representaciones de contenido empresarial sensible y metadatos que proporcionan un contexto valioso para la recuperación mediante IA.
Los equipos de seguridad deben comprender qué datos ingresan a los almacenes de vectores, qué información confidencial representan esos almacenes, quién puede acceder a ellos y si siguen estando sujetos a la política adecuada.
BigID puede Escanear bases de datos de vectores para obtener información sensible y regulada., lo que proporciona a los equipos visibilidad de los datos que respaldan las cargas de trabajo RAG.
6. Envenenamiento de datos y fuentes no confiables
Los atacantes o usuarios no autorizados pueden intentar añadir contenido engañoso, malicioso o manipulado a la base de conocimientos de RAG.
Incluso sin una inyección inmediata, la información sesgada puede afectar la calidad de la recuperación y las respuestas del modelo.
Las organizaciones deben comprender de dónde proviene el contenido RAG, quién puede modificarlo, si la fuente sigue siendo autorizada y cómo los equipos validan los cambios.
7. Datos obsoletos o inapropiados
La seguridad no es la única razón para controlar el contenido de RAG.
Los datos obsoletos, duplicados, inexactos, innecesarios o mal gestionados pueden generar respuestas incorrectas o inapropiadas.
Un sistema RAG seguro también debe tener en cuenta la calidad, la retención, la propiedad, el propósito y el ciclo de vida de los datos.
8. Fugas de información sensible sobre avisos y respuestas
RAG puede introducir información sensible en el contexto del modelo incluso cuando el usuario nunca haya introducido esa información directamente.
Una vez recuperado, el contenido sensible puede aparecer en mensajes, respuestas, registros, historiales de conversaciones o aplicaciones posteriores.
Protección de avisos de IA Ayuda a identificar valores sensibles en las indicaciones y respuestas de la IA, aplicar políticas específicas, censurar valores riesgosos e investigar la exposición.
9. Linaje de datos RAG incompleto
Cuando una respuesta de IA contiene información sensible, inexacta o prohibida, los equipos deben comprender de dónde proviene.
Eso requiere trazabilidad a través de los sistemas de origen, las canalizaciones, la recuperación y los flujos de trabajo de IA posteriores.
Linaje de datos Ayuda a conectar los datos de IA con su origen y proporciona contexto para la gobernanza, la investigación y la corrección.
10. Riesgo RAG de agente
RAG cobra mayor relevancia cuando un agente de IA puede actuar sobre la información recuperada.
Un agente puede recuperar datos de clientes y actualizar un CRM. Puede leer un documento y enviar un correo electrónico. Puede consultar una base de datos y llamar a otra API.
Eso crea una cadena:
Recuperación → Información → Decisión → Herramienta → Acción
Si el agente tiene permisos excesivos, una recuperación inapropiada puede convertirse en una acción inapropiada.
Gobernanza del acceso a la IA Ayuda a conectar agentes, copilotos, aplicaciones, identidades de máquinas, permisos y datos confidenciales para que los equipos puedan identificar dónde el acceso a la IA excede las necesidades comerciales legítimas.
Seguridad RAG vs. Seguridad Prompt vs. Seguridad de bases de datos Vector
Estos términos describen problemas relacionados, pero no deben usarse indistintamente.
| Área | Pregunta de seguridad principal | Riesgos típicos |
|---|---|---|
| Seguridad RAG | ¿Puede la identidad correcta recuperar los datos correctos de forma segura? | Recuperación sensible, acceso excesivo, pérdida de permisos, contenido contaminado, inyección inmediata, fuga de información, uso inseguro posterior |
| Seguridad inmediata | ¿Qué contenido sensible o malicioso entra y sale de las conversaciones con la IA? | Inyección instantánea, datos de solicitud confidenciales, fuga de respuestas, violaciones de políticas |
| Seguridad de la base de datos Vector | ¿Qué datos contiene la capa vectorial y quién puede acceder a ella? | Exposición de datos sensibles, controles de acceso débiles, indexación inadecuada, almacenes no gestionados, fuga de datos |
Una seguridad RAG sólida requiere las tres perspectivas.
Por qué es importante el control de acceso RAG
La búsqueda tradicional pregunta:
“¿Qué contenido se ajusta mejor a esta consulta?”
Enterprise RAG necesita plantear otra pregunta:
“¿Qué contenido coincidente puede recuperar realmente esta identidad?”
Eso convierte la recuperación en un evento de autorización.
Consideremos a dos empleados que le hacen la misma pregunta al mismo asistente de la empresa.
Una trabaja en Recursos Humanos y tiene acceso legítimo a los registros de compensación de los empleados. La otra no.
La relevancia semántica de los documentos no cambia entre usuarios.
La decisión de autorización debería.
Guía RAG actual de Microsoft Se recomienda aplicar el control de acceso en el momento de la recuperación y tratar el contenido recuperado como entrada no confiable. Microsoft Azure AI Search también admite controles de acceso a nivel de documento y la aplicación de permisos en tiempo de consulta para que los resultados de la recuperación reflejen la autorización de la identidad solicitante. Estas prácticas refuerzan la necesidad de combinar la relevancia de la recuperación con la autorización, en lugar de tratar los resultados de la búsqueda como un contexto inherentemente seguro.
Por lo tanto, Secure RAG debería considerar:
- Identidad de usuario
- Identidad del agente o de la aplicación
- Permisos de origen
- Grupos y roles
- Sensibilidad de los datos
- Propósito comercial
- Propiedad
- Política
- Derechos de acceso actuales
La relevancia determina qué información puede recuperar la IA. La autorización determina qué información debe recuperar.
Por qué la identidad se complica en RAG
RAG no siempre recupera los datos directamente como lo haría un usuario humano.
El proceso de recuperación puede incluir:
- Identidades de usuario
- Identidades de la aplicación
- Cuentas de servicio
- Identidades de las máquinas
- permisos de OAuth
- Roles en la nube
- credenciales de API
- Agentes de IA
Esto puede crear un desajuste peligroso.
Un usuario con acceso limitado puede interactuar con una aplicación de IA cuya cuenta de servicio de backend tenga un acceso mucho más amplio.
Si la aplicación RAG recupera datos utilizando esa identidad más amplia sin preservar el contexto de autorización del usuario, la IA puede convertirse en una vía para eludir los controles de acceso existentes.
Por lo tanto, los equipos de seguridad necesitan comprender ambos ¿Quién hizo la pregunta? y ¿Qué identidad fue la que realmente obtuvo la respuesta?.
Cómo proteger RAG: 10 mejores prácticas
1. Descubra todas las fuentes de datos que alimentan RAG.
Inventarie las bases de datos, los sistemas de archivos, las plataformas de colaboración, las aplicaciones SaaS, el almacenamiento en la nube, las bases de conocimiento, los almacenes de vectores y las fuentes externas que alimentan la recuperación de información.
Los equipos no pueden gestionar los datos RAG que no pueden ver.
2. Clasifique los datos antes de indexarlos.
Identifique la información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, de credenciales, financiera, sanitaria, personal y otra información de alto riesgo antes de que entre en la capa de recuperación.
Utilice la clasificación para determinar qué datos puede usar la IA, cuáles necesitan controles adicionales y cuáles deben quedar fuera del proceso RAG.
3. Minimizar los datos RAG
No indexe la información simplemente porque existe.
Pregunte si el caso de uso de IA realmente requiere los datos.
Minimización de datos Reduce el volumen de información innecesaria o inapropiada disponible para los sistemas de recuperación.
4. Preservar la autorización mediante la recuperación
No descarte los permisos de origen cuando el contenido se ingrese en un índice.
Aplique el contexto de identidad y acceso para que la recuperación respete las necesidades comerciales legítimas.
Siempre que sea posible, evalúe el acceso en el momento de la consulta en lugar de asumir que cada usuario RAG autenticado debería buscar en todo el corpus.
5. Aplicar el principio de mínimo privilegio a las identidades RAG.
Limite las cuentas de servicio, las aplicaciones, las API, las identidades de las máquinas, los copilotos y los agentes a la información necesaria para su propósito aprobado.
Un sistema de IA comprometido o manipulado no puede recuperar datos a los que su identidad no puede acceder.
6. Tratar el contenido recuperado como no confiable.
Separe el contenido externo de las instrucciones de confianza del sistema y de la aplicación.
Documentos de prueba, contenido web, correos electrónicos y otras fuentes RAG para inyección inmediata indirecta escenarios.
7. Proteger las indicaciones y respuestas
Supervise las interacciones de la IA para detectar información confidencial que aparezca en las solicitudes o en las respuestas.
Aplicar políticas, controles de acceso, procesos de edición y flujos de trabajo de investigación según corresponda.
8. Mapeo del linaje de datos RAG
Conectar la información indexada y recuperada con fuentes autorizadas.
Lineage ayuda a los equipos a investigar respuestas problemáticas, establecer la responsabilidad, validar la procedencia de los datos y determinar dónde deben aplicarse las medidas correctivas.
9. Monitorear el acceso y la actividad.
Comprender qué identidades acceden a datos confidenciales y cómo cambia ese comportamiento con el tiempo.
Monitoreo de la actividad de datos Añade contexto de uso que puede ayudar a los equipos a identificar accesos riesgosos o inesperados a información confidencial.
10. Integrar la remediación en el ciclo de vida RAG.
Los hallazgos del RAG deben conducir a la acción.
Los equipos podrían necesitar:
- Eliminar datos de un índice
- Reducir el acceso excesivo
- Permisos de origen correctos
- Redactar información confidencial
- Contenido inapropiado en cuarentena
- retención de cambios
- Revocar el acceso del agente
- Deshabilitar una fuente de datos
- Asignar un propietario
- Política de actualización
Controla lo que RAG puede alcanzar
Vincular la recuperación con datos confidenciales y acceso legítimo
Comprenda qué usuarios, aplicaciones, identidades de máquinas, copilotos y agentes pueden acceder a datos empresariales confidenciales y, a continuación, identifique dónde los permisos exceden las necesidades del negocio.
Lista de verificación de seguridad RAG
Preparación de seguridad RAG
¿Puede su equipo de seguridad responder a estas preguntas?
✓ ¿Qué repositorios y fuentes de datos alimentan cada sistema RAG?
✓ ¿Qué información sensible o regulada se incluye en el proceso de recuperación?
✓ ¿Qué datos nunca deberían entrar en el flujo de trabajo RAG?
✓ ¿Dónde se ubican las incrustaciones y las representaciones vectoriales?
✓ ¿Los índices conservan la autorización de origen?
✓ ¿Qué identidad realiza la recuperación?
✓ ¿Pueden diferentes usuarios acceder a información diferente según su nivel de acceso?
✓ ¿Las cuentas de servicio o las identidades de máquina tienen un acceso excesivo?
✓ ¿Puede el contenido recuperado introducir instrucciones maliciosas?
✓ ¿Pueden aparecer datos confidenciales recuperados en las solicitudes o respuestas?
✓ ¿Pueden los equipos rastrear el contenido recuperado hasta su origen?
✓ ¿Qué agentes pueden actuar sobre la información recuperada?
✓ ¿Pueden los equipos supervisar el acceso a datos RAG confidenciales?
✓ ¿Pueden los equipos eliminar datos, restringir el acceso y demostrar la remediación cuando cambia el riesgo?
Errores comunes de seguridad RAG
Proteger el modelo pero no la capa de recuperación.
Las medidas de seguridad del modelo no pueden corregir el acceso excesivo ni la indexación inapropiada en las etapas iniciales del proceso.
Suponiendo que la autenticación equivale a la autorización.
Un usuario que puede iniciar sesión en una aplicación RAG no debería obtener acceso automáticamente a todos los documentos que esta puede buscar.
Utilizar una cuenta de servicio privilegiada para cada recuperación.
Una identidad de backend con privilegios amplios puede borrar las diferencias significativas entre los usuarios a menos que la aplicación preserve y aplique el contexto de autorización.
Suponiendo que el almacén de vectores no contiene datos confidenciales.
Las incrustaciones y la infraestructura vectorial deben formar parte del programa de seguridad de datos. Los equipos necesitan visibilidad del contenido subyacente, los metadatos y la información confidencial representada por la capa de recuperación.
Centrándonos únicamente en la inyección inmediata
La inyección inmediata es importante, pero también lo son la exposición a datos confidenciales, el acceso, el envenenamiento, el linaje, la calidad de los datos, los permisos excesivos, la fuga de información y las acciones de los agentes.
Olvidar lo que sucede después de la recuperación
Una respuesta puede alimentar otra aplicación, agente, API, decisión o flujo de trabajo.
La seguridad RAG debe proteger los datos confidenciales incluso después de su recuperación, cuando la IA puede utilizar esa información para actuar.
Cómo BigID ayuda a proteger RAG
Enfoques de BigID seguridad RAG empresarial desde los datos hacia afuera.
El riesgo RAG depende de más que el modelo o la base de datos de vectores. Depende de Qué datos empresariales se recuperan, cuán sensibles son esos datos, de dónde provienen, qué identidades pueden acceder a ellos, qué políticas se aplican y qué puede hacer la IA después de la recuperación.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique los datos RAG: Identificar información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, personal, de credenciales y de importancia crítica para el negocio en todas las fuentes de datos empresariales y cargas de trabajo de IA.
- Identificar datos confidenciales en bases de datos de vectores: Analizar bases de datos vectoriales e identificar información sensible y regulada utilizada por las cargas de trabajo de recuperación de IA.
- Mapear el linaje de datos de IA: Conectar datos a través de sistemas de origen, canalizaciones, recuperación, inferencia y flujos de trabajo de IA posteriores.
- Gobernar el acceso a la IA: Conecta usuarios, agentes, copilotos, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, permisos y datos confidenciales para identificar accesos excesivos.
- Proteja las indicaciones y las respuestas: Detectar valores sensibles en conversaciones de IA, aplicar políticas específicas, censurar información riesgosa, supervisar infracciones y brindar apoyo en la investigación y la corrección de problemas.
- Canalizaciones de datos de IA seguras: Descubra, clasifique, limpie, gestione y controle los datos antes de que entren en los flujos de trabajo de IA de entrenamiento, ajuste, recuperación o producción.
- Agregar contexto de actividad: Comprenda cómo se accede a los datos confidenciales y cómo se utilizan en los entornos empresariales.
- Solución de problemas de la unidad: Relacionar los hallazgos con la reducción del acceso, la aplicación de políticas, la propiedad, los flujos de trabajo y las medidas correctivas.
El objetivo no es simplemente lograr que RAG obtenga mejores respuestas. Se trata de garantizar que la IA recupere los datos correctos para la identidad correcta, bajo la política correcta y para el propósito correcto.
Conectar los datos y la IA
RAG seguro comenzando con los datos que lo respaldan
Descubra cómo BigID detecta datos RAG confidenciales, mapea el linaje y el acceso, protege las interacciones de IA, identifica permisos excesivos, aplica políticas e impulsa la corrección de problemas en toda la IA empresarial.
Preguntas frecuentes sobre seguridad de RAG
¿Qué es la seguridad RAG?
La seguridad RAG protege los datos, el proceso de recuperación, las identidades, los permisos, las indicaciones, los resultados y las acciones posteriores involucradas cuando los sistemas de generación aumentada por recuperación utilizan información externa para generar respuestas de IA.
¿Cuáles son los principales riesgos de seguridad de RAG?
Entre los principales riesgos de seguridad de RAG se incluyen la exposición de datos confidenciales, el acceso excesivo, la pérdida de permisos durante la indexación, la inyección indirecta de mensajes, la exposición de la base de datos de vectores, el envenenamiento de datos, los datos obsoletos o inapropiados, la fuga de mensajes y respuestas, el linaje incompleto y las acciones riesgosas de los agentes.
¿Cómo genera RAG riesgos para la seguridad de los datos?
RAG conecta la IA generativa directamente con datos externos en el momento de la inferencia. Si la capa de recuperación contiene información confidencial o aplica una autorización débil, la IA puede recuperar información a la que el usuario, la aplicación o el agente solicitante no deberían tener acceso.
¿Qué es el control de acceso RAG?
El control de acceso RAG determina qué información puede recuperar un usuario, una aplicación o una identidad de IA en función de los permisos, los roles, la sensibilidad de los datos, las políticas y las necesidades del negocio. Un RAG seguro debe combinar la relevancia semántica con la autorización.
¿Por qué debería RAG aplicar la autorización en el momento de la recuperación?
Diferentes identidades pueden tener derechos distintos sobre el mismo contenido subyacente. Evaluar la autorización durante la recuperación ayuda a evitar que una interfaz de IA compartida exponga información más allá del acceso legítimo de la identidad solicitante.
¿Qué es RAG con reconocimiento de permisos?
El algoritmo RAG, que tiene en cuenta los permisos, conserva o evalúa el contexto de acceso al recuperar información empresarial, de modo que los usuarios y los sistemas de IA solo reciben el contenido al que tienen permiso legítimo para acceder.
¿Cómo afecta la inyección inmediata a la RAG?
RAG puede recuperar documentos, páginas web, correos electrónicos, registros u otro contenido que contenga instrucciones maliciosas. Si la IA interpreta esas instrucciones como comandos de confianza, un atacante puede manipular el comportamiento del modelo mediante la inyección indirecta de mensajes.
¿Las bases de datos vectoriales representan un riesgo de seguridad RAG?
Las bases de datos e índices vectoriales pueden representar información empresarial confidencial y metadatos. Las organizaciones deben comprender qué datos contienen, quién puede acceder a ellos, cómo se aplican los permisos y si el contenido confidencial o regulado debe incluirse en la capa de recuperación.
¿Cómo aumentan los agentes de IA el riesgo de seguridad de RAG?
Los agentes de IA pueden actuar sobre la información tras su recuperación, llamando a API, actualizando aplicaciones, enviando mensajes, modificando registros o activando flujos de trabajo. Por lo tanto, un exceso de permisos de agente puede convertir una recuperación inapropiada en una acción inapropiada.
¿Cómo pueden las organizaciones proteger los sistemas RAG?
Las organizaciones pueden proteger RAG descubriendo y clasificando los datos de origen, minimizando el contenido indexado, preservando la autorización mediante la recuperación, aplicando el principio de mínimo privilegio, tratando el contenido recuperado como no confiable, protegiendo las solicitudes y respuestas, mapeando el linaje, supervisando la actividad y vinculando los hallazgos con la remediación.
¿Cómo admite BigID la seguridad RAG?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar datos RAG confidenciales, identificar información confidencial en bases de datos vectoriales, mapear el linaje de datos de IA, conectar identidades y permisos de IA con datos, proteger avisos y respuestas, gestionar flujos de trabajo de IA, agregar contexto de actividad e impulsar la remediación en entornos de IA empresariales.
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