Sí, el nuevo monitoreo de Relic AI puede excluir datos confidenciales al monitorear las aplicaciones Deepseek-R1. Esta capacidad es crucial para mantener la privacidad y el cumplimiento de los datos al tiempo que aprovecha modelos de IA como Deepseek-R1. Así es como funciona:
1. Filtros de caída: la nueva reliquia proporciona una característica llamada Drop Filters, que permite a los usuarios excluir selectivamente los tipos de datos específicos del monitoreo. Esto es particularmente útil para excluir información de identificación personal (PII) u otros datos confidenciales. Para configurar los filtros de caída, los usuarios navegan a la sección de monitoreo de AI dentro del nuevo tablero de reliquias, seleccionen filtros de caída y creen filtros utilizando nuevas consultas de lenguaje de consulta de reliquias (NRQL). Estos filtros pueden dirigirse a atributos específicos dentro de los seis eventos ofrecidos por AI Monitoring [1] [9].
2. Regex para exclusión de datos: los usuarios pueden utilizar expresiones regulares (regex) para que coincidan y excluyan información confidencial. Por ejemplo, los patrones de regex se pueden usar para identificar y eliminar datos como números de tarjetas de crédito o números de seguro social. Esto asegura que solo los datos no sensibles se envíen a una nueva reliquia para el análisis [9].
3. Configuración del agente: otra opción es deshabilitar la grabación de ciertos datos de eventos configurando la configuración del agente. Por ejemplo, deshabilitar `ai_monitoring.record_content.enabled` evita la transmisión de indicaciones del usuario final y respuestas de IA a una nueva reliquia. Este enfoque proporciona una opción de exclusión completa para la transmisión de datos confidenciales [9].
4. Seguridad y privacidad: la nueva reliquia enfatiza características de seguridad sólidas para garantizar el cumplimiento y la privacidad del usuario. La plataforma está diseñada para manejar datos confidenciales de forma segura, y los usuarios tienen un control total sobre los datos monitoreados y transmitidos [1] [4].
Al integrar estas características, el nuevo monitoreo de Relic AI admite la implementación segura y eficiente de los modelos Deepseek, lo que permite a las empresas aprovechar la IA mientras protegen la información confidencial. Esta integración es parte de la estrategia más amplia de New Relic para simplificar el desarrollo, la implementación y el monitoreo de aplicaciones generativas de IA, lo que hace que la IA sea más accesible y rentable para las empresas [2] [10].
Citas:
[1] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[2] https://newrelic.com/press-release/20250203
[3] https://docs.newshelic.com/docs/logs/ui-data/obfuscation-ui/
[4] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[5] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[6] https://www.reddit.com/r/steamdeck/comments/12jk62l/i_have_managed_to_compile_and_launch_the_offline/
[7] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/protect-your-log-data-from-security trebaches
[8] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-729264553394326369-btjh
[9] https://docs.newshelic.com/docs/ai-monitoring/drop-sensitive-data/
[10] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-epseek
[11] https://docs.newshelic.com/docs/security/security-privacy/data-privacy/data-privacy-new-relic/