Redact es una plataforma de seguridad en tiempo real impulsada por IA diseñada para proteger sistemas de inteligencia artificial contra ataques de inyección de prompt. Actúa como un middleware seguro entre los usuarios y las aplicaciones con modelos de lenguaje, analizando y saneando los prompts antes de que lleguen al modelo objetivo. Desarrollado y respaldado por Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure.
Características principales • Detección en tiempo real de intentos de inyección de prompt • Defensa en múltiples capas frente a vectores de ataque diversos • Análisis semántico de patrones sospechosos usando embeddings y modelos de sentence transformers • Retroalimentación instantánea y visualización de ataques • Integración transparente con flujos de trabajo existentes de IA y soluciones de software a medida
Cómo protegemos tu negocio • Análisis semántico para identificar instrucciones maliciosas camufladas • Sanitización automática y reglas adaptativas para mantener la integridad del prompt • Registro y auditoría de eventos para trazabilidad y cumplimiento • Control de acceso y políticas por usuario e IP para reducir la superficie de ataque • Soporte para implementación on premises y en la nube con servicios cloud aws y azure
Uso de Redis 8 en la arquitectura • Cache semántica: almacenamiento de embeddings generados con sentence-transformers para evitar cálculos redundantes, consultas por similitud coseno con umbral configurable para acelerar decisiones de seguridad • Limitación de tasa y throttling: algoritmos multidimensionales por usuario, por IP y global, con ventanas deslizantes y limpieza automática de ventanas expiradas para proteger recursos y evitar abusos • Procesamiento en streaming: cola de prompts con Redis Streams para permitir procesamiento asincrónico y escalado horizontal de workers de seguridad • Gestión de conexiones: pooling, reconexión automática y chequeos de salud para garantizar disponibilidad y eficiencia • Pub/Sub y estructuras como hashes y sorted sets para mensajería y almacenamiento eficiente de metadatos
Stack tecnológico • Frontend: React, TypeScript, Tailwind CSS para interfaces interactivas y paneles de control • Backend: FastAPI y Python para APIs rápidas y seguras • IA y ML: sentence transformers all-MiniLM-L6-v2 y motores de inferencia para análisis semántico e inteligencia artificial aplicada • Caching y mensajería: Redis 8 Streams, Pub/Sub, Hashes y Sorted Sets • Despliegue: Vercel y opciones en servicios cloud aws y azure • Monitorización: métricas integradas de rate limiting, logs y trazabilidad para auditoría
Demo y repositorio • Demo pública disponible en https://redact-llm.vercel.app • Código fuente y contribuciones en https://github.com/VaishakhVipin/Redact-LLM
Futuras mejoras previstas • Integración con Redis Search para consultas avanzadas sobre patrones de ataque • Uso de RedisTimeSeries para métricas detalladas y análisis temporal • Caché semántico adaptativo con umbrales dinámicos según contexto • Integración con RedisAI para inferencia en tiempo real y reducción de latencia • Event sourcing con Redis Streams para auditorías completas y cumplimiento
Sobre Q2BSTUDIO • Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con profunda experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos servicios de software a medida, soluciones de inteligencia de negocio, implementación de power bi, desarrollo de agentes IA y consultoría para ia para empresas. Nuestro enfoque combina buenas prácticas de ciberseguridad con ingeniería de software a medida para ofrecer soluciones robustas, escalables y alineadas con objetivos de negocio.
Palabras clave para posicionamiento • aplicaciones a medida • software a medida • inteligencia artificial • ciberseguridad • servicios cloud aws y azure • servicios inteligencia de negocio • ia para empresas • agentes IA • power bi
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