EnaGuard
Alineada con marcos confiables sin convertirse en un resumen de marcos
EnaGuard usa estándares internacionales y referencias técnicas para hacer defendible su lenguaje de evaluación. La base metodológica pública explica la base; los criterios de control y la lógica de puntuación permanecen protegidos.
La base metodológica es una capa de traducción, no una lista de verificación
EnaGuard parte de un lenguaje reconocido de gobernanza, riesgo, seguridad y resiliencia, y lo traduce en preguntas de evidencia revisables contra una arquitectura de IA real.
Intención de gobernanza
¿Qué decisión, pregunta de responsabilidad u obligación de supervisión debe apoyar la evaluación?
Contexto de riesgo
Sector, modelo operativo, autonomía, sensibilidad de datos e impacto definen la lente.
Evidencia de arquitectura
Inventarios, flujos, controles, registros, pruebas, métricas e incidentes se vuelven artefactos revisables.
Contraste independiente
La evidencia se contrasta con producción, fallos, presión de seguridad y escrutinio de gobernanza.
Límite de afirmación
El informe afirma solo lo que alcance, evidencia, muestreo, contraste independiente y control de calidad pueden defender.
Lenguaje común para riesgo, seguridad, gobernanza y verificación
Estas referencias dan forma al vocabulario de la evaluación. No sustituyen la metodología EnaGuard y no se usan como afirmación de certificación, aprobación o respaldo.
ISO/IEC 42001, 23894, 5338, 38507, 42005 y estándares relacionados
Enmarcan expectativas de sistemas de gestión, procesos de riesgo de IA, responsabilidades de gobernanza, ciclo de vida y gobierno tecnológico.
NIST AI RMF y Generative AI Profile
Conectan gobernanza, mapeo, medición y gestión con expectativas concretas de evidencia.
OWASP LLM y seguridad de agentes
Informan el lenguaje sobre inyección de instrucciones, exposición de datos sensibles, permisos de agentes, uso de herramientas y pruebas de controles.
MITRE ATLAS
Aporta una lente de amenazas sobre cómo los sistemas de IA pueden ser atacados, manipulados o abusados.
Cloud Security Alliance AI Controls Matrix
Sirve como relación de referencia para conversaciones sobre nube, datos, identidad, seguimiento y controles de proveedores.
EU AI Act y expectativas sectoriales
Mantiene visibles clasificación, documentación, transparencia, supervisión humana y trazabilidad sin ofrecer asesoría legal.
Lo útil es qué ayuda a ver cada referencia
Roles, responsabilidad y supervisión
El lenguaje de marcos se vuelve una prueba de quién posee el sistema de IA, quién aprueba riesgo, quién monitorea excepciones y quién puede detener o escalar.
Pregunta de evidencia: ¿pueden mostrarse esos caminos de propiedad y aprobación en el modelo operativo real?
Controles, ataques y resiliencia
Las referencias de seguridad se convierten en expectativas comprobables sobre identidad, acceso, inyección de instrucciones, linaje de datos, pasarelas de modelos, registros y mecanismo de respaldo.
Pregunta de evidencia: ¿qué prueba que el control funcionó bajo carga, fallo o ataque?
Límites, confianza y acción
El resultado debe distinguir qué se observó, qué fue muestreado, qué queda fuera de alcance y qué riesgo sigue abierto.
Pregunta de evidencia: ¿la afirmación es suficientemente fuerte para la evidencia disponible hoy?
Compartimos la base y la lógica del informe; protegemos las reglas detalladas de lógica de puntuación
Público
Capas de arquitectura, áreas de riesgo, preguntas ejecutivas, determinantes de la industria, modelo de cinco niveles, lógica general de límites de evidencia, lógica del informe, temas de evidencias de gobernanza de IA y alineación por ejes.
Protegido
conjunto exacto de pruebas, pesos de control, límites de evidencia por control, umbrales de aceptación, reglas de normalización, datos de referencia comparativa, protocolos de contraste independiente y plantillas finales.
Regla
El material público explica qué se evalúa, qué evidencia sostiene la conclusión y cómo puede cuestionarse. El material protegido cubre pesos, umbrales y detalles exactos de ejecución.
Use la base metodológica para hacer mejores preguntas, no para autocertificarse
Vocabulario
La Base metodológica da a dirección, auditoría, riesgo, seguridad y arquitectura un lenguaje común sobre gobernanza de IA y riesgo de arquitectura de IA.
Alcance
Ayuda a decidir si el siguiente paso debe ser Signal, Focus o Verify, según la profundidad de evidencia que requiere la decisión.
Límite
Muestra la base metodológica sin implicar asesoría legal, certificación, aprobación de un organismo de estándares o publicación de la lógica de puntuación EnaGuard.
“Alineado con” es correcto. “Certificado por” no lo es.
EnaGuard puede describirse como alineado con referencias reconocidas cuando la base metodológica correspondiente esté publicada. No debe insinuar que un organismo de estándares ha aprobado la metodología. Para una vista práctica de gobernanza, vea el Mapa de evidencias de gobernanza de IA.