Evita que los secretos se filtren a los LLM públicos

Preguntas frecuentes

¿Qué es Prompt Guard?

Prompt Guard es una herramienta gratuita y de código abierto de CATAAM que detecta y oculta secretos, claves de API y datos personales de un prompt antes de que salga de tu máquina, para que nunca lleguen a grandes modelos de lenguaje públicos como ChatGPT, Claude o Gemini. La redacción es reversible — el secreto se convierte en un marcador y la respuesta del modelo se rehidrata localmente — y cada fuga evitada se registra como evidencia lista para auditoría. Tiene licencia MIT y se ejecuta en un portátil.

¿Cómo protege Prompt Guard los secretos sin romper mi flujo de trabajo?

Analiza el prompt en el dispositivo y sustituye cada secreto detectado por un marcador estable como «PG:AWS_ACCESS_KEY_ID:1» antes de enviar la solicitud. El modelo razona sobre el marcador y su respuesta se rehidrata localmente: conservas una respuesta útil mientras el secreto real nunca sale de la máquina. No se envía nada a ningún sitio para realizar el análisis en sí.

¿Funciona dentro de Claude Code interactivo?

Sí. Un wrapper de shell solo cubre llamadas puntuales o por tubería; para la interfaz interactiva de Claude Code, Prompt Guard instala un hook UserPromptSubmit. Como los hooks de Claude Code no pueden reescribir un prompt, funciona en modo «fail-closed»: un prompt que contiene un secreto se bloquea antes de llegar al modelo, y la fuga bloqueada se registra como evidencia de cumplimiento. Ejecuta promptguard install-hook para activarlo.

¿En qué se diferencia de un proxy DLP de red?

La mayoría de las herramientas de prevención de fugas son proxies de red o SaaS a los que el prompt debe viajar para ser inspeccionado — y el «certificate pinning» las anula. Prompt Guard es local y en el dispositivo: el prompt se analiza en tu portátil, las reglas de detección son abiertas e inspeccionables, y la redacción es reversible. Está diseñado para la era de la gobernanza de la IA, emitiendo evidencia mapeada a marcos de IA en lugar de una simple línea de registro.

¿A qué marcos de cumplimiento se mapea la evidencia?

Cada evento mapea la fuga evitada a ISO/IEC 42001:2023 (gestión de IA), el NIST AI RMF y su perfil de IA generativa, el Reglamento de IA de la UE (artículo 12 registro y artículo 10 gobernanza de datos), ISO 27001 (A.8.12 prevención de fugas de datos) y SOC 2 (CC6.7). Importados en CATAAM, los eventos se anclan como evidencia del control «la salida de prompts/datos a LLM públicos está controlada».

¿Prompt Guard es gratuito y de código abierto?

Sí. Prompt Guard tiene licencia MIT y se desarrolla de forma abierta en github.com/cataam-security/cataam. El núcleo no tiene dependencias de ejecución. La contribución de mayor impacto es añadir una regla de detección a rules.json.

¿Qué detecta?

De fábrica detecta claves de AWS, GitHub, OpenAI, Anthropic, Google, Slack y Stripe, claves privadas PEM, JWT, secretos genéricos asignados, tokens de alta entropía y datos personales como correos electrónicos, números de tarjeta (verificados con Luhn), números de seguridad social, teléfonos e IP privadas. Los paquetes de reglas están en JSON y son fáciles de ampliar para tus propios formatos de secretos o datos personales regionales.

¿La evidencia contiene alguna vez el secreto en bruto?

No. Los registros de evidencia solo llevan vistas previas no sensibles (por ejemplo «AKI…LE (20 caracteres)»), la categoría de detección, la gravedad y los controles mapeados — nunca el valor en bruto. El mapeo reversible necesario para rehidratar una respuesta se guarda localmente en una bóveda y nunca se transmite.