Seguridad y privacidad

¿Cómo asegurar la seguridad y privacidad en Azure OpenAI Service?

La seguridad y la privacidad son aspectos críticos cuando se trata de utilizar modelos de inteligencia artificial generativa, como los disponibles en Azure OpenAI Service. A continuación, exploraremos las características y prácticas que pueden ayudarte a proteger tus datos y aplicaciones al utilizar este servicio de Microsoft.

¿Cómo podemos aislar nuestro servicio?

Es vital asegurar que solo los usuarios autorizados puedan acceder y manipular los modelos generativos de inteligencia artificial. Aquí hay dos enfoques clave para lograr este aislamiento:

• Configurar una VNet (Virtual Network): Vincular tu servicio a una VNet te permite asegurar que solo las personas con acceso autorizado puedan acceder al servicio. Así garantizas control completo sobre quién puede interactuar con tus recursos en Azure OpenAI.
• Restricción de IPs: Puedes limitar el acceso al servicio solo a direcciones IP específicas. Esto es especialmente útil para mantener el servicio aislado del internet público y otras redes no seguras.

¿Qué son los private endpoints?

Los private endpoints en Azure aseguran que cualquier interacción con servicios en la nube pase por un proceso de autenticación y siga una configuración segura de comunicación. Esto es fundamental al integrar Azure OpenAI Service con otras aplicaciones o servicios en la plataforma, garantizando que todo el tráfico esté completamente cifrado y autenticado.

¿Cómo se controla el acceso basado en roles?

El acceso basado en roles es esencial para la gobernanza y gestión segura de recursos en Azure OpenAI:

1. Asignar roles específicos: Desde el Azure Portal, puedes definir qué usuarios pueden modificar ciertos parámetros, gestionar cuotas, o realizar tareas administrativas.
2. Personalización de permisos: Otorga a diferentes usuarios, como el equipo de desarrollo o infraestructura, el acceso necesario para probar y desplegar modelos, asegurando una separación apropiada de funciones.

¿Por qué importar los datasets a Azure OpenAI Studio?

El manejo adecuado de datasets juega un papel decisivo al realizar procesos de fine-tuning en modelos de GPT. Los beneficios incluyen:

• Seguridad y cifrado: Todos los datos cargados se mantienen en un entorno seguro y están cifrados, protegiendo la información sensible de accesos no autorizados.
• Versionamiento de datasets: Esto permite un manejo eficiente y alineado con prácticas modernas de MLOps y DevOps.

¿Cuál es la función de la encriptación?

La encriptación es esencial para proteger los datos manejados por tus aplicaciones en Azure OpenAI:

• Opciones de clave: Microsoft ofrece dos tipos de claves de encriptación, manejadas por ellos mismos o por el cliente. Para entornos de pruebas, como fases de MVP (Minimum Viable Product), las claves de Microsoft son adecuadas.

Recomendación final: Configuraciones a probar

Aisla tu servicio de redes externas o aplica configuraciones especiales para aprovechar al máximo las características de seguridad y privacidad de Azure OpenAI. Además, la creación y carga de datasets de manera segura asegura un entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa alineado con las políticas empresariales.

Con estas herramientas y configuraciones, puedes asegurar que tanto los datos como tus asistentes virtuales estén en buenas manos. Así que, ¡manos a la obra! Prueba estas configuraciones y observa cómo benefician tu entorno de trabajo.