Diseño de filtros de datos sensibles con LLM locales: detección basada en reglas y evaluación de gpt-oss, Qwen y Gemma
type: TechArticle
language: es
main entity of page: https://injoys.com/es/articles/local-llm-sensitive-data-filter-design
date published: 2026-08-30T11:29:15+09:00
date modified: 2026-08-30T11:29:15+09:00
description: Cómo combinar reglas y modelos locales gpt-oss, Qwen y Gemma para ocultar datos sensibles y evaluar falsos positivos, falsos negativos y latencia.
author: Equipo editorial de Injoys
publisher: Injoys
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keywords: Datos personales
keywords: IA generativa
keywords: Protección de datos
keywords: Desarrollo de IA
keywords: LLM local
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is part of: Injoys
word count: 3157
reviewed by: 신익희
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  job title: 편집장
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  caption: Técnico conectando un cable de red rojo junto a un portátil de monitoreo en una sala de servidores
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  caption: Diagrama de protección de datos con documentos, filtro, servidor seguro, cortafuegos y paneles
about: Datos de IA
mentions: Datos personales
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mentions: LLM local
citation: OpenAI: Presentación de gpt-oss
citation: Repositorio oficial de Qwen3 en GitHub
citation: Google AI para desarrolladores: documentación de Gemma
citation: Documentación de Microsoft Presidio
citation: Top 10 de OWASP para aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño
citation: Marco de privacidad del NIST

Equipo editorial de Injoys
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