IA GobernanzaKill Switch · Compliance
Gobernanza y defensa de IA para sectores regulados · demo en vivo

Gobierne, proteja y detenga la IA de su empresa. Con evidencia.

Control de decisiones y respuestas de IA, detección de patrones de ataque y asistencia normativa. El alcance depende de cómo integre el SDK, el muro local o el Gateway. Las decisiones generan hashes y bitácora encadenada; eso no equivale a una firma digital independiente.

  • Kill-switch configurable
    Reglas críticas pueden disparar de inmediato; riesgo gradual exige confianza y persistencia. El modo block detiene tráfico integrado.
  • Privacidad según arquitectura
    SDK/muro tokenizan localmente; el Gateway recibe texto antes de tokenizar. Los patrones no cubren toda PII.
  • AI Threat Shield
    Patrones de prompt injection, jailbreak y fugas; incidentes y webhooks configurables. No es defensa universal.
  • Asistencia normativa
    RAG sobre un corpus local acotado y estático, sin actualización DOF/RSS continua. Requiere revisión humana y jurídica.
  • Evidencia trazable
    Hashes y cadena de auditoría. Consulte respaldo, límites y última verificación registrada en el Trust Center.
  • Integración explícita
    SDK, muro local o Gateway; requiere configuración y pruebas en su entorno. Los proveedores reales se validan por separado.
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Privacidad de datos
Según integración
SDK local o Gateway alojado
Consenso anti-falso-positivo
3 capas
determinista + confianza + persistencia
Evidencia por decisión
SHA-256
bitácora encadenada verificable
Disponibilidad objetivo
99.9%
no validada en producción
aiguard · ejemplo estático SIMULADO (MOCK)
— ● ×
01$ from aiguard import GovernanceClient, RedactionEngine
02$ guard = GovernanceClient(api_key=KEY, redactor=RedactionEngine(salt=SALT))
03[DEMO] SDK local: sustitución de PII detectada por tokens de ejemplo
04payload → { model:"chatbot-banca", risk:0.12, injection:0.0, pii_tokens:2 }
05✓ APPROVED · decision_hash 91ac…e3d0
06──────────────────────────────────────────
07prompt → { injection:0.90, pattern:"ignore_instructions" }
08✗ ACTION_BLOCK_REQUEST · threat.detected AML.T0051 → SOC (HMAC v2)
09──────────────────────────────────────────
10payload → { model:"chatbot-banca", risk:0.97, pii_tokens:14 }
11! ejemplo: regla crítica O confianza + persistencia; depende de política
12✗ ACTION_KILLSWITCH_TRIGGERED · modelo bloqueado · hash 4b8a…c19f
13⇢ evidencia encadenada en bitácora · webhook firmado al SOC
Ejemplo de integración · no telemetría en vivoVer evidencia real

Nuevo · Conectores de IA

DeepSeek, Qwen, Kimi o Llama en su propia infraestructura, con gobernanza.

Los modelos abiertos pueden ejecutarse en sus servidores o mediante proveedores compatibles; costos y licencias varían por modelo. IA Gobernanza ofrece un Gateway OpenAI-compatible con controles configurables. Cada proveedor y aplicación cliente requiere validar compatibilidad y conectividad; Fireworks/DeepSeek reales no están validados en esta demostración.

El ahorro depende de su volumen y hardware; no publicamos cifras que no podamos verificar en su caso. La clasificación regulatoria es orientativa y no sustituye asesoría legal.

  • Tokenización hacia proveedores externos
    Los patrones de PII detectados se sustituyen por tokens. El mapa se cifra y tiene TTL; el Gateway recibe primero el texto. No es una garantía de cero datos personales.
  • Soberanía declarada por conector
    La organización declara la ubicación y jurisdicción del procesador. Es información configurable, no una comprobación independiente de residencia.
  • Respuesta retenida antes de entrega
    La salida completa se audita antes de entregarla. SSE diferido, sin aparición de texto en tiempo real; respuesta incompleta o no auditable se rechaza.
  • Kill-switch según política y modo
    Amenazas persistentes o fugas críticas pueden disparar el control del modelo vinculado. Modo alerta registra; modo bloqueo detiene tráfico integrado.
OllamavLLMLM Studiollama.cppFireworks AIDeepSeek APIMoonshot (Kimi)Alibaba (Qwen)MistralTogetherOpenAIOpenAI-compatible
Nuevo conector · Z.ai API

GLM-5.2 para sus agentes.
Su empresa conserva el control.

Conecte su cuenta de Z.ai y seleccione GLM-5.2 desde el Gateway. Intercambie texto, propuestas de herramientas e historial entre turnos, con políticas por empresa y revisión de respuestas antes de entregarlas.

GLM propone; el agente integrado ejecuta. El conector no autoriza ni ejecuta herramientas por sí mismo, y no concede acceso a terminal ni bases de datos.

Configurar conector Alcance y estado de verificación

Su cuenta, su clave

API estándar y credenciales cifradas por empresa, sin clave compartida de respaldo. Su cuenta debe tener acceso al modelo y saldo disponible.

Entrega auditada

Respuesta retenida antes de entrega, también con SSE. Se rechaza PII detectada en campos de protocolo que no pueden reescribirse. Los detectores no cubren todos los riesgos.

Agentes integrados

El Gateway puede ser su fuente de inferencia. La aprobación HITL debe integrarse también en el ejecutor. El consumo de autorizaciones de uso único y los agentes internos acotados son próximas fases.

API ahora; privado después

No requiere comprar GPU para usar Z.ai. El despliegue privado se mantiene fuera de esta entrega: sin instancia, rendimiento ni residencia local validados.

La API procesa fuera del Gateway; origen del modelo no determina residencia de datos. Verifique las condiciones del proveedor antes de enviar información sensible. Conector implementado no equivale a integración real validada: consulte el registro de pruebas.

Nuevo · Gobernanza de Servicios Agénticos

Sus agentes de IA actúan; un humano autoriza lo sensible.

Los agentes autónomos ya consultan bases de datos, mueven presupuestos, envían correos y ejecutan código. IA Gobernanza inserta un punto de control Human-in-the-Loop: antes de ejecutar, el agente reporta su acción a /api/v1/agent/evaluate; si coincide con una regla de su empresa, queda en PAUSE hasta que el responsable la apruebe o rechace desde la bandeja. Sin aprobación, no hay token de ejecución.

El control se aplica a los agentes que integren el endpoint; no supervisa sistemas que no lo consulten. Las reglas y roles las define su organización; IA Gobernanza no decide por usted.

  • Reglas de Autorización Mandatoria
    Defina qué acciones son sensibles (acceso a datos de clientes, presupuestos, correos masivos, ejecución de código), su criticidad Alta/Media y el rol humano que debe autorizarlas.
  • Bandeja de aprobaciones
    Consulta periódica de agente, acción, riesgo y payload. La autoridad depende de la regla; aprobar o rechazar resuelve de forma atómica. El agente integrado debe respetar el resultado.
  • Roles y autoridades separados
    Gobernanza Admin mantiene reglas y puede resolver solicitudes. Aprobador Operativo resuelve sólo las reglas que le asignan ese rol; Auditor observa. Mutaciones sensibles exigen reautenticación.
  • Cuatro Ojos conserva la regla vigente
    Crear, editar, pausar, reactivar o eliminar requiere segunda validación si está activado. La configuración vigente sigue aplicándose; desactivar Cuatro Ojos también exige otro administrador.
POST /v1/agent/evaluate202 PAUSE → pollGET /v1/agent/decision/:idexecution_tokenwebhook agent.approval.requestedOpenAI Agents · LangGraph · CrewAI · n8n · cualquier agente HTTP

Diseñado y con reglas pre-cargadas para:

  • ISO/IEC 42001
    Diseñado según
  • NIST AI RMF 1.0
    Alineado
  • LFPDPPP México
    Zero-Knowledge
  • T-MEC cap. 19
    Alineado
Acceso Super Admin · IA Gobernanza
Arquitectura Zero-Knowledge · 3 pasos

Cómo funciona

Del `pip install` al panel de control corporativo con gobernanza automatizada — sin exponer un solo byte de PII.

01
Developer · 5 min
STEP 01

Instala el SDK

Un solo comando y un decorador. Sin refactor, sin lock-in.

Integraciones de referencia para OpenAI SDK y LangChain; el decorador @protect envuelve cualquier función Python (FastAPI, Django, Flask) sin cambiar tu arquitectura.

bash
$pip install aiguard
from aiguard import GovernanceClient
guard = GovernanceClient(
api_key="gov_live_…",
redactor=RedactionEngine(salt=SALT),
)
# plug donde antes llamabas a tu LLM
@guard.protect(stage="OUTPUT")
async def ask_ai(prompt): ...
Overhead obj.
< 2 ms
LoC change
≈ 3
Integraciones
2 ref.
02
On-premise · Cliente
STEP 02

Anonimiza en local

El Muro Perimetral tokeniza PII, PAN, CLABE, RFC y CURP antes de emitir.

Redaction Engine con HMAC-SHA256 y sal privada del tenant. El vault de tokens vive en memoria del proceso o en un Redis efímero cifrado (AES-256-GCM), con TTL y sin persistencia en disco. IA Gobernanza nunca ve un plaintext.

Redaction Engine · runtime del cliente
Entrada · nunca sale del banco

Cliente Juan Pérez transfirió MX$50,000 desde tarjeta 4111 1111 1111 1111

HMAC-SHA256 + salt privado
Salida al SaaS · texto seguro

Cliente [TOKEN_NAME_9DBBE9…] transfirió [TOKEN_AMOUNT_79C6B5…] desde tarjeta [TOKEN_PAN_0E1799…]

Latencia
< 2 ms
PII a la red
0 bytes
Vault
RAM only
PII a red
0 bytes
Vault
RAM only
ZK Compliant
LFPDPPP
03
SaaS · IA Gobernanza
STEP 03

Gobernanza SaaS

Motor de reglas, kill-switch, RAG normativo y webhooks al SOC — en tiempo real.

Voto por Capas Anti-False-Positive (determinismo + confianza + persistencia). Circuit-breaker por flota. Hash SHA-256 anti-repudio por decisión.

Panel de Control · en vivo
Modelos
12
▲ 3 activos
Compliance
97%
Kill-Switch
1
chatbot-banca
EventoAcciónRiskHash
chatbot-banca · OUTPUTKILLSWITCH974b8a…
scoring-credit · INPUTREDACT82c1f2…
asistente-legal · OUTPUTAPPROVED120aa9…
onboarding-kyc · INPUTAPPROVED08e88b…
auditor SHA-256 anti-repudiowebhook: SOC · Slack ✓
P95 obj.
< 50 ms
Disp. obj.
99.9%
Auditoría
SHA-256
Listo para integrarlo en tu stack:Empezar Proof-of-ConceptVer docs de deployment
AI Threat Shield

Detecta y bloquea ataques con IA contra tus modelos

El escudo detecta patrones en el tráfico de IA integrado, bloquea solicitudes y abre incidentes con hashes, scores y técnicas MITRE ATLAS. En el Gateway, riesgo persistente o fugas críticas pueden activar el kill-switch del modelo vinculado según configuración. No garantiza impedir todos los ataques ni evita por sí solo una denegación de servicio.

  • Capa 1 determinista (9 detectores) + 4 análisis de comportamiento por usuario
  • Evento threat.detected firmado HMAC hacia tu SOC (Splunk, Sentinel, QRadar) con campos OCSF
  • Evidencia de amenazas con hashes y métricas; otros módulos pueden recibir o almacenar texto. Ver alcance en el Trust Center

Alcance honesto: protegemos la capa de IA (OWASP LLM Top 10). No sustituye tu SIEM, EDR, WAF ni tu programa anti-phishing; se integra con ellos.

Ver una simulación red-team en vivo
Prompt injection
AML.T0051 · LLM01

"Ignora tus instrucciones…", delimitadores de sistema, payloads en base64/leetspeak decodificados antes de escanear.

Jailbreak
AML.T0054 · LLM01

DAN, "developer mode", role-play sin restricciones. Capa determinista de alta confianza → bloqueo directo.

Fuga de system prompt
AML.T0056 · LLM07

Huella por n-gramas hasheados de tu system prompt (el texto nunca se almacena) comparada contra cada salida.

Exfiltración de datos
AML.T0024 · LLM02

Conteo de tokens PII por respuesta y por sesión: si el modelo empieza a "recitar" clientes, se bloquea y se alerta.

Sondeo automatizado
AML.T0043 · LLM10

Ráfagas y tasa de violaciones por usuario en ventana de 60 s: fuzzing de prompts con herramientas de IA.

Extracción de modelo
AML.T0024.002

Cientos de prompts con la misma plantilla y distintos valores = alguien está clonando tu modelo.

Especialización sectorial · Reglas pre-cargadas

Diseñado para industrias con tolerancia cero a la fuga

Configuraciones pre-cargadas, marcos regulatorios nativos y Reglas pre-cargadas y objetivos de servicio diseñados para los tres verticales más exigentes de LATAM.

Chatbots · Scoring · KYC · Banca Privada
Banca y Servicios Financieros

Kill-Switch para chatbots que hablan de dinero

Bots de atención, motores de scoring y asistentes de banca privada que tocan cuentahabientes bajo secreto bancario (Art. 142 LIC).

CNBV CUBCircular 20/2024Reglas PCI-DSS 4.0LFPDPPP
Objetivos de diseño · verificables en la demo
Capas de consenso
3
Evidencia por decisión
SHA-256
Objetivo PoC
< 48h

Escenario de referencia: un copiloto de banca privada envía cada respuesta al Muro Perimetral; PAN/CLABE/RFC se tokenizan localmente y el SaaS sólo decide con métricas. Si el modelo persiste en violar una regla dura, el kill-switch bloquea el modelo y el SOC recibe un webhook firmado.

— Escenario de referencia · no es testimonio de cliente
Perfiles de organización objetivo · no representan clientes actuales
Banca múltiple
Fintech / SOFIPO
Casa de bolsa
Solicitar caso técnico para este sector
Diagnóstico · Triage · R&D Farma · Historia Clínica
Salud Digital y Farma

Cero fuga de expediente clínico electrónico

Copilotos médicos, triage por IA y análisis farmacológico procesando datos sensibles categoría especial (art. 9 LFPDPPP / GDPR).

NOM-024-SSA3NOM-035-SSA3Reglas HIPAALFPDPPP art.9
Objetivos de diseño · verificables en la demo
Tipos de PII tokenizados
12
Rehidratación local
100%
Latencia adicional
< 50msobj.

Escenario de referencia: un asistente de triage con un LLM de frontera. El expediente clínico se anonimiza en el Muro Perimetral; el SaaS evalúa sesgo, toxicidad y fuga de tokens PII en la salida y puede redactar o bloquear antes de que el texto llegue al médico.

— Escenario de referencia · no es testimonio de cliente
Perfiles de organización objetivo · no representan clientes actuales
Hospital privado
Red de clínicas
Farmacéutica
Solicitar caso técnico para este sector
Trámites · Clasificación · Analítica · Ciudadano Digital
Sector Público y Organismos Regulados

IA responsable en trámites ciudadanos

Asistentes ciudadanos, generación normativa asistida y clasificación tributaria bajo escrutinio del INAI y de auditorías federales.

LGPDPPSOLineamientos INAIDiseño ISO/IEC 42001T-MEC 19-D
Objetivos de diseño · verificables en la demo
Explicabilidad
100%
Bitácora
Encadenada
Corpus normativo RAG
temp. 0

Escenario de referencia: un asistente ciudadano genera respuestas sobre trámites. Cada decisión de gobernanza queda con hash SHA-256 y operador responsable en una bitácora encadenada, de modo que un auditor del INAI o la ASF puede reproducir la evidencia sin acceso a datos personales.

— Escenario de referencia · no es testimonio de cliente
Perfiles de organización objetivo · no representan clientes actuales
Secretaría federal
Organismo autónomo
Gobierno estatal
Solicitar caso técnico para este sector
3
Verticales con reglas pre-cargadas
0 bytes
PII hacia el SaaS por diseño (Zero-Knowledge)
< 48h
Objetivo de PoC (Muro Perimetral)
SHA-256
Evidencia anti-repudio por decisión
¿Tu industria no está aquí?Solicitar arquitectura custom
Demo técnica · PoC en 48 h

Agenda una demo técnica con un ingeniero de soluciones

Revisamos tu arquitectura de IA, definimos el alcance del Muro Perimetral y te entregamos un PoC con kill-switch, reglas y evidencia auditable sobre tus propios modelos.

  • Respuesta de un ingeniero en < 24 h hábiles
  • Sesión de threat-modeling incluida (STRIDE sobre tu pipeline LLM)
  • NDA mutuo disponible antes de compartir cualquier dato

Tus datos se usan sólo para coordinar la demo (LFPDPPP art. 15-17). No enviamos PII a terceros.

¿Ya eres cliente? Accede al panel corporativo en vivo.