¿Por qué DLP, los firewalls de IA y los LLM privados no logran detener las fugas de datos con IA?

Respuesta breve: Cada uno aborda parte del problema desde la capa equivocada. El DLP puede eludirse, los firewalls de IA se sitúan en el borde de la red y son ciegos a la actividad en el dispositivo, y los LLM privados son costosos sin resolver nada respecto a los empleados que igualmente usan herramientas públicas. 
 Dónde falla cada enfoque 
 
 Los LLM privados son costosos de crear y mantener, y no impiden que nadie abra ChatGPT en una pestaña del navegador de todos modos. 
 Los firewalls de IA inspeccionan el tráfico de red, lo que los deja ciegos ante lo que ocurre en el propio endpoint y ante la actividad interna. 
 El DLP tradicional fue diseñado para archivos y flujos de correo electrónico, y es eludido rutinariamente por vías que nunca fue concebido para vigilar. 
 
 El problema de la lógica invertida 
 Varios enfoques de esta categoría intentan proteger los datos frente a la IA insertando otra IA para filtrar la salida. Esto añade costo y una nueva dependencia sin abordar el punto real donde los datos salen: el endpoint, en el momento del acceso. 
 FortressAI aplica su protección a nivel del kernel, por debajo de todas estas capas, y se aplica sin importar qué herramienta, navegador o extensión esté involucrada.