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Seguridad y datos

Un sistema privado se juzga
por lo que no filtra.

La objeción número uno a una red compartida es la correcta: «¿y mis datos?». Esta página responde esa pregunta con mecanismos concretos, y también con lo que todavía nos falta.

Respuesta cortaLa información de cada cliente vive aislada en su propio tenant, con seguridad a nivel de fila en PostgreSQL 16. Lo único que puede salir hacia la red son patrones anonimizados, tras triple defensa anti-PII, con k-anonimato y privacidad diferencial. El aprendizaje compartido se puede apagar por completo con un kill-switch por cliente.
Mecanismos

Ocho capas, en orden.

  1. Aislamiento por empresa

    Seguridad a nivel de fila (RLS) sobre PostgreSQL 16. Cada consulta se acota por identificador de empresa en la base de datos, no por disciplina del código. Un error de aplicación no puede cruzar tenants.

  2. Triple defensa anti-PII

    Tres capas sucesivas de detección y sustitución antes de que cualquier texto abandone el tenant: reglas deterministas, clasificación por modelo y verificación posterior. Lo que no pasa, no sale.

  3. Verificación de re-identificación

    Prueba interna sobre siete escenarios de intento de re-identificación. Resultado publicado: cero casos exitosos (septiembre de 2026). Se repite con cada cambio del motor.

  4. k-anonimato

    Un patrón solo entra a la red si está respaldado por un mínimo de casos equivalentes. Los resultados únicos no se comparten: no se pueden aislar porque no existen solos.

  5. Privacidad diferencial

    Ruido calibrado sobre los agregados compartidos, de modo que la contribución de una empresa no pueda inferirse por comparación entre versiones de un mismo dato.

  6. Kill-switch por cliente

    Un interruptor por cliente detiene su contribución a la red de inmediato y deja registro del cambio. Desactivado por defecto en perfiles de confidencialidad estricta.

  7. Cifrado y auditoría

    Cifrado en tránsito y en reposo, con registro de auditoría de accesos: quién, cuándo y sobre qué recurso. Trazabilidad pensada para responder a un cliente, no para adornar un folleto.

  8. Exportación y salida

    Tus datos se exportan completos en formatos estándar, y se eliminan del tenant según el plazo pactado. La portabilidad es parte del contrato.

01 · DETECCIÓN DETERMINISTA 02 · CLASIFICACIÓN POR MODELO 03 · VERIFICACIÓN POSTERIOR SALE ANONIMIZADO
Tres capas sucesivas antes de que cualquier dato salga del tenant. Lo que no atraviesa las tres, no viaja. Sobre ese material se aplican después k-anonimato y privacidad diferencial.
Lo que no hacemos

Cuatro líneas que no cruzamos.

  • noEntrenar modelos con datos de clientes. Nunca. El conocimiento se estructura en la red, no en pesos de un modelo.
  • noCompartir registros identificables entre empresas, ni «en agregado» que permita inferir un caso único.
  • noVender, ceder ni licenciar los datos de un cliente a terceros. No es el negocio.
  • noDejar el kill-switch escondido: es una opción visible en el panel, no una petición por correo.
Qué falta (y lo decimos)
  • pendienteNo tenemos SOC 2 ni ISO 27001. Si tu proceso de compra los exige, conversémoslo antes de avanzar.
  • pendienteLa auditoría externa del motor de anonimización está planificada, aún no contratada.
  • pendienteLa página de subencargados (proveedores que tratan datos) se publica cuando esté la lista cerrada.

Mientras tanto: pedimos que las objeciones de seguridad entren en la primera llamada. Es mejor perder una venta que ganarla con una expectativa falsa.

AEO · FAQ

Preguntas sobre datos y privacidad

¿Quién puede ver mis datos?
Nadie fuera de tu tenant. Cada empresa opera en su propio espacio con seguridad a nivel de fila sobre PostgreSQL 16: las consultas se acotan por identificador de empresa, no por confianza en el código de la aplicación.
¿Qué exactamente sale de mi empresa hacia la red?
Patrones anonimizados: criterios, estructuras de flujo y resultados agregados. Nunca registros, nunca identificadores, nunca texto libre sin procesar. Si tu alcance no incluye minería, no sale nada.
¿Qué es el k-anonimato y por qué importa?
Es la garantía de que un patrón solo se comparte si está respaldado por al menos k casos equivalentes. Un resultado único de tu empresa no puede aislarse ni inferirse: si no hay grupo suficiente, ese dato no se comparte.
¿Puedo apagar el aprendizaje compartido?
Sí. Existe un kill-switch por cliente: al desactivarlo, tu operación deja de contribuir a la red de inmediato. También se desactiva por defecto en perfiles donde la confidencialidad es un requisito legal, como estudios jurídicos.
¿Qué pasa con mis datos si termino el contrato?
Se exportan completos en formatos estándar —base de datos, holones en texto estructurado, configuración de flujos— y se eliminan del tenant según el plazo escrito en el contrato. Exportar es una obligación nuestra, no un favor.
¿Usan mis datos para entrenar modelos?
No. No entrenamos modelos con datos de clientes. El conocimiento se estructura como holones y axiomas de la red; los pesos de un modelo no se tocan con tu información.
Siguiente paso

Trae tus preguntas difíciles.

Si tu equipo legal o de TI necesita discutir el modelo de datos, agendamos esa conversación primero.

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