Seguridad, privacidad y cumplimiento de Gemini en BigQuery

En este documento, se describen los controles que admiten la seguridad de Gemini en BigQuery. Estos controles también pueden ayudarte a cumplir con los requisitos de privacidad y reglamentarios que se aplican a tu empresa. Gemini en BigQuery se basa en Google Cloud la infraestructura de. Tus datos permanecen bajo tu control. Para obtener más información, consulta Condiciones específicas del servicio.

Los siguientes controles se aplican a las funciones de Gemini en BigQuery que están en disponibilidad general (GA):

  • Tus datos no se usan para entrenar modelos sin tu permiso. Google no usa tus instrucciones, respuestas ni información de esquema para entrenar sus modelos, a menos que aceptes explícitamente hacerlo.
  • Tus datos de BigQuery permanecen en la ubicación que elegiste. Gemini en BigQuery respeta la configuración de residencia de datos en reposo de BigQuery. El motor principal de BigQuery que ejecuta consultas y almacena tus datos sigue respetando tus restricciones de ubicación. Para obtener más información, consulta Cómo procesa los datos Gemini en BigQuery.
  • Gemini en BigQuery está cubierto por las ofertas de seguridad y cumplimiento de Google. La cobertura incluye certificaciones como SOC 1/2/3, ISO/IEC 27001 y cumplimiento de HIPAA. Para obtener más información, consulta Ofertas de seguridad y cumplimiento de Google.

La seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los Google Cloud servicios de son una responsabilidad compartida. Google protege la infraestructura en la que se ejecutan los servicios de Google Cloud y te proporciona herramientas, como controles de acceso, para que puedas administrar quién tiene acceso a tus servicios y recursos. Para obtener más información sobre cómo se protege la infraestructura, consulta la Descripción general del diseño de seguridad de la infraestructura de Google.

Debido a que Gemini es una tecnología en evolución, puede generar resultados que suenan plausibles, pero que no son correctos. Te recomendamos que valides todos los resultados de Gemini antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini paray la IA responsable. Google Cloud

Arquitectura de Gemini en BigQuery

En el siguiente diagrama, se muestran los componentes de la arquitectura de Gemini en BigQuery.

Gráfico de las jurisdicciones globales, de la UE y de EE.UU. de Gemini en BigQuery.

Cómo procesa los datos Gemini en BigQuery

Cuando un usuario usa Gemini en BigQuery, se envía una instrucción y su contexto pertinente a los modelos de lenguaje grandes (LLM) de Google para su procesamiento. Google administra los modelos específicos que se usan para generar respuestas de Gemini en BigQuery.

  1. Instrucción. Un usuario ingresa una instrucción como una pregunta en lenguaje natural, como "Muéstrame los 5 principales clientes por ventas del último trimestre". O bien, un usuario escribe un fragmento parcial de SQL o Python en la Google Cloud consola de en BigQuery Studio con Gemini en BigQuery habilitado.
  2. Contextualización. Gemini en BigQuery accede a los metadatos y al esquema pertinentes de tus tablas de BigQuery para agregar contexto a la instrucción del usuario. La información contextual puede incluir datos de muestra de tablas y de historiales de trabajos. Gemini en BigQuery solo tiene acceso a los recursos a los que el usuario tiene acceso.
  3. Procesamiento de Gemini. La instrucción y la información contextual se envían a los LLM de Gemini para su procesamiento. Gemini en BigQuery no retiene ni almacena información contextual. Gemini en BigQuery usa el contexto existente de BigQuery que se almacena en Knowledge Catalog y Spanner. Esta información reside en la misma ubicación que tus datos. Gemini genera una respuesta, como una consulta en SQL, una estadística de datos o un fragmento de código de Python.
  4. Respuesta. La respuesta se muestra en la interfaz de BigQuery. Luego, el usuario puede ejecutar el código generado, modificarlo o seguir iterando en la respuesta con Gemini. Puedes enviar comentarios desde Gemini en BigQuery en la Google Cloud consola. Para obtener más información sobre cómo enviar comentarios, consulta Envía comentarios.

Controles de seguridad

Gemini en BigQuery usa los controles de seguridad de Google Cloud para ayudar a proteger tus datos y recursos. Estos controles incluyen lo siguiente:

  • Autenticación. Los usuarios se autentican con sus Google Cloud credenciales, que se pueden integrar con tu proveedor de identidad existente.
  • Controles de acceso. Puedes usar Identity and Access Management (IAM) para controlar quién tiene acceso a Gemini en BigQuery y qué acciones puede realizar.
  • Seguridad de red y VPC-SC. El tráfico de Gemini en BigQuery se encripta en tránsito y en reposo. También puedes usar los Controles del servicio de VPC para crear un perímetro de seguridad mejorado alrededor de tus recursos de BigQuery.

Protección y privacidad de los datos

Gemini en BigQuery está diseñado para proteger la privacidad de tus datos. Las políticas y los compromisos de privacidad de Google se aplican a todos los datos procesados por Gemini en BigQuery.

  • Encriptación de datos. Tus datos se encriptan en reposo y en tránsito.
  • Acceso a los datos. El personal de Google tiene acceso limitado y auditado a tus datos.
  • Residencia de los datos. Tus datos en reposo de BigQuery se almacenan y procesan en la Google Cloud región que seleccionas.

Certificaciones y capacidades

Las funciones de Gemini en BigQuery que están en disponibilidad general (GA) están cubiertas por las certificaciones y las declaraciones de seguridad de Gemini para Google Cloud, con excepción de las siguientes limitaciones:

  • Gemini en BigQuery no proporciona residencia de datos para ubicaciones individuales. El procesamiento de Gemini se puede especificar para datos con las jurisdicciones compatibles con US y EU. Los datos fuera de estas jurisdicciones se procesan de forma global. Para obtener más información, consulta Dónde procesa tus datos Gemini en BigQuery.
  • Los registros de auditoría de Cloud Logging no están disponibles para las instrucciones y respuestas de los usuarios de Gemini en BigQuery.
  • Gemini en BigQuery no se incluye en los paquetes de Assured Workloads compatibles.

Para obtener más información sobre las certificaciones y la seguridad de Gemini para Google Cloud, consulta Certificaciones y seguridad de Gemini para Google Cloud.

Uso seguro y responsable

Debes cumplir con las siguientes prácticas recomendadas para garantizar el uso seguro y responsable de Gemini en BigQuery:

  • Usa IAM para otorgar el privilegio mínimo necesario. Para obtener información sobre las prácticas recomendadas de seguridad en BigQuery, consulta Introducción a la seguridad y los controles de acceso en BigQuery.
  • Ten en cuenta los datos que incluyes en tus instrucciones en lenguaje natural en BigQuery, como información sensible o personal.
  • Revisa y valida las respuestas generadas por Gemini en BigQuery. Siempre trata el código y el análisis generados por IA como sugerencias que requieren revisión humana.
  • Habilita Gemini en BigQuery solo para proyectos que no requieran ofertas de cumplimiento que no sean las que se mencionaron anteriormente y las de Gemini para Google Cloud. Para obtener información sobre cómo desactivar o impedir el acceso a Gemini en BigQuery, consulta Desactiva Gemini en BigQuery.

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