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Descripción general

Model Armor en Google Cloud mejora la seguridad de la IA, ya que analiza las instrucciones de los usuarios y las respuestas de los LLM en busca de riesgos como contenido dañino, inyección de instrucciones y filtraciones de datos sensibles. Permite a las organizaciones administrar y aplicar de forma centralizada políticas de seguridad para sus aplicaciones de IA, actuando como un filtro para garantizar que las interacciones sean seguras y cumplan con las políticas. Este servicio se integra en Security Command Center para ofrecer una visibilidad unificada y ayudar a proteger contra la exposición o manipulación no autorizada de modelos de IA.

En este lab, explorarás cómo limpiar instrucciones y sus respuestas con Model Armor.

Objetivos

En este lab, deberás demostrar que puedes hacer lo siguiente:

• Habilitar la API de Model Armor
• Crear una plantilla de Model Armor
• Configurar Sensitive Data Protection con plantillas de inspección y desidentificación
• Ejecutar diversos comandos para limpiar las instrucciones de usuario con diferentes funciones de seguridad

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la derecha, se encuentra el panel Configuración del lab y acceso, que tiene los siguientes elementos:

   • El botón Abrir la consola de Google Cloud
   • Las credenciales temporales (nombre de usuario y contraseña) que debes usar para este lab
   • Otra información para completar el lab (si es necesaria)

   Ten en cuenta que el cronómetro del lab se encuentra cerca de la parte superior de la página y muestra el tiempo restante.

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia los recursos y abre otra pestaña, en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usa otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Configuración del lab y acceso.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Configuración del lab y acceso.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación ni autenticación de dos factores, ya que esta cuenta es temporal.
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Habilita la API de Model Armor

Antes de comenzar a usar Model Armor, debes habilitar la API.

1. En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.

2. Ejecuta el siguiente comando:

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Habilitar la API de Model Armor

Tarea 2: Abre el notebook en Agent Platform Workbench

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Agent Platform > Notebooks > Workbench.

2. Busca la instancia y haz clic en el botón Abrir JupyterLab.

La interfaz de JupyterLab para tu instancia de Workbench se abrirá en una pestaña nueva del navegador.

Tarea 3: Configura el notebook

1. Abre el archivo .

2. En el diálogo Select Kernel, elige Python 3 en la lista de kernels disponibles.

3. Ejecuta las secciones Getting Started e Import libraries del notebook.

Tarea 4: Crea una plantilla de Model Armor

En esta tarea, crearás una plantilla de Model Armor ma-template para definir reglas de seguridad y filtrado de contenido para interacciones de IA. Esta plantilla establece políticas para detectar y mitigar la exposición de datos sensibles, lo que garantiza el cumplimiento de los estándares de protección de datos.

Revisa la sección del notebook Create a Model Armor Template para crear ma-template en la ubicación con la configuración de filtrado proporcionada. Una vez que completes esa sección, regresa aquí para revisar tu progreso y verificar el objetivo.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear una plantilla de Model Armor

Tarea 5: Configura Sensitive Data Protection con plantillas de inspección y desidentificación

En esta tarea, crearás plantillas de inspección y desidentificación de Cloud Sensitive Data Protection (DLP) y las vincularás a una plantilla avanzada de Model Armor, ma-sdp-template, con advancedConfig. Esto habilita reglas de inspección personalizadas y enmascaramiento de datos automatizado para la limpieza de instrucciones y respuestas de IA.

1. Repasa la sección Configure Sensitive Data Protection with Inspect and De-identify Templates del notebook para crear ma-inspect-template y ma-deidentify-template.

2. Ejecuta las celdas para crear la plantilla avanzada de Model Armor ma-sdp-template con advancedConfig.

3. Prueba la limpieza de las respuestas del modelo para observar cómo se desidentifican los Infotipos sensibles.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Configurar Sensitive Data Protection con plantillas de inspección y desidentificación

Tarea 6: Valida instrucciones de usuario con Model Armor

En esta tarea, probarás varias instrucciones de usuario para evaluar cómo Model Armor detecta y filtra diferentes tipos de datos sensibles en función de los Infotipos de Sensitive Data Protection (SDP) predefinidos. Este proceso ayuda a garantizar que Model Armor filtre y proteja de manera eficaz contra la exposición de datos no autorizados.

Revisa la sección Validate user prompts with Model Armor del notebook para ejecutar varios comandos que limpien las instrucciones de los usuarios en función de diferentes funciones de seguridad. Una vez que completes la sección, regresa aquí para verificar tu progreso y los objetivos.

1. Ingresa una instrucción de usuario para que Model Armor filtre según los estándares de IA responsable.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ingresar una instrucción de usuario para analizarla según los principios de la IA responsable

2. Ingresa una instrucción de usuario para que Model Armor filtre URIs maliciosos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ingresar una instrucción de usuario para filtrar URIs maliciosos

3. Ingresa una instrucción de usuario para que Model Armor la analice según los estándares de Prevención de pérdida de datos (DLP).

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ingresar una instrucción de usuario para analizarla según los estándares de DLP

4. Ingresa una respuesta del modelo para que Model Armor la analice según los estándares de DLP.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ingresar una respuesta del modelo para analizarla según los estándares de DLP

5. Ejecuta la celda en la subsección Sanitize file-based prompts. Con esto, se envía una instrucción de un usuario basada en un archivo para que Model Armor la limpie y la devuelva en el formato especificado.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Limpiar una instrucción de usuario basada en un archivo

Tarea 7: Visualiza los registros de Model Armor en el Explorador de registros

En esta tarea, inspeccionarás los registros de operaciones de limpieza de Model Armor en Cloud Logging para revisar los detalles de la selección de instrucciones y respuestas, las coincidencias de filtros y los metadatos de evaluación.

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, haz clic en Monitoring > Explorador de registros.

2. En el panel Consulta, ingresa la siguiente consulta de registro:

3. Asegúrate de que el filtro de período (en la parte superior derecha, junto a Ejecutar consulta) esté configurado en Última hora.

4. Haz clic en Ejecutar consulta.

5. Inspecciona las entradas de registro devueltas para revisar los resultados de la limpieza de Model Armor y los detalles de la evaluación de los filtros.

¡Felicitaciones!

Completaste correctamente el lab para crear plantillas de Model Armor, configurar plantillas de inspección y desidentificación de Sensitive Data Protection, ejecutar instrucciones y respuestas de modelos para examinar y desidentificar datos sensibles, y ver registros de limpieza en el Explorador de registros.

Última actualización del manual: 24 de agosto de 2026

Prueba más reciente del lab: 24 de agosto de 2026

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