01
El vector silenciós: quines PII surten per les APIs d'IA sense que ho sàpigues
Filtrar PII abans d'enviar-les a APIs d'IA requereix dues capes independents: un proxy HTTP com Rampart, que intercepta les peticions abans que surtin de la xarxa, i un model NER com GLiNER2, que detecta noms, DNIs i dades sensibles en text no estructurat. Junts, redueixen l'exposició de dades personals a menys del 2% per petició. El temps d'implementació en un stack Docker estàndard és de 4 a 8 hores per integració.
02
Per què el filtratge basat en regex cobreix només el 60-70% del problema
03
GLiNER2: reconeixement neuronal d'entitats per a text empresarial en català i castellà
04
Rampart: el proxy HTTP que actua abans que les dades travessin el perímetre
05
La veritat incòmoda: el filtre ben muntat pot crear nous riscos RGPD
Teniu integracions d'IA en producció i no sabeu quines dades personals surten als prompts? Auditem el vostre pipeline d'IA i dissenyem l'stack de filtratge adequat.
Solicitar diagnóstico