12 de noviembre de 2026 · Equipo de VRAMfarm

¿Están seguros mis datos en una GPU alquilada? Quién puede verlos, dónde se ejecutan, RGPD

Los demás clientes no pueden ver tus datos. El anfitrión dueño de la máquina técnicamente podría mientras tu servidor está en marcha, como en cualquier nube en la que el hardware es de otro. Cuando lo detienes, el disco del servidor se elimina. Para la mayor parte del trabajo con IA (modelos públicos, tus propias imágenes, entrenamientos, datasets de prueba) es un nivel de seguridad razonable. Para secretos, datos de clientes o datos personales de otras personas, conviene tomar las precauciones que se describen aquí.

Quién gestiona la máquina y dónde está

VRAMfarm no tiene centros de datos propios. El catálogo reúne máquinas de anfitriones verificados, y así es como los precios se mantienen bajos. De cada máquina ves tres cosas antes de lanzar:

• El país. Aparece en cada máquina del catálogo y en el selector, donde también puedes filtrar por región. «Europa» ahí es geografía, no la UE: puede incluir el Reino Unido, Suiza o Noruega, así que mira el código de país si te importa que esté en la UE. Algunas máquinas muestran «País no indicado»; sáltatelas si la ubicación te importa.
• Si está verificada o no. Por defecto, el catálogo solo muestra máquinas verificadas. Las no verificadas solo aparecen si marcas «Mostrar máquinas sin verificar».
• La fiabilidad, el porcentaje del tiempo que la máquina ha funcionado sin fallos, junto con su versión de driver y de CUDA.

Así que tú eliges dónde se ejecuta tu trabajo. Un detalle: si otra persona alquila la máquina que elegiste en los segundos previos a tu lanzamiento, cogemos una máquina parecida del mismo tipo, que puede estar en otro país. La tarjeta del servidor en Mis servidores muestra el país en el que se ejecuta de verdad, así que compruébalo antes de subir nada delicado.

Qué protege tus datos por defecto

Tu propio contenedor. Cada servidor se ejecuta en un contenedor independiente con su propio disco y las GPU que has alquilado. Una máquina grande puede alojar a varios clientes a la vez, cada uno en su contenedor, y ninguno puede ver los archivos, los procesos ni la memoria de GPU de los demás.

Claves, no contraseñas. SSH solo acepta la clave pública de tus ajustes; no hay contraseña que adivinar. SSH y scp van cifrados de punta a punta, desde tu ordenador hasta el servidor. El enlace de Jupyter en Mis servidores lleva un token largo que funciona como una contraseña: no publiques capturas de pantalla en las que salga. Te conectas a través de nuestra dirección, con un puerto distinto para cada servidor.

El disco se elimina al detener. Cuando detienes el servidor, el contenedor y su disco se eliminan, y no guardamos ninguna copia aparte de la carpeta que hayas decidido guardar. Soporte tampoco puede recuperarlo, que es la otra cara de la misma moneda. Lo que no podemos darte es un certificado de que cada bloque físico del disco del anfitrión se ha sobrescrito. Si necesitas ese nivel, cifra los datos como se explica más abajo.

La carpeta guardada es solo tuya. Si pulsas Guardar y detener, /workspace va a un almacenamiento que no depende de ningún anfitrión. La carpeta de cada cliente tiene su propia clave de acceso, que solo abre esa carpeta, y esas claves se guardan cifradas en nuestra base de datos. La carpeta se elimina cuando la eliminas en el panel, cuando eliminas tu cuenta o tras 30 días con el saldo a cero, con un aviso previo.

Qué podría ver técnicamente un anfitrión

Un contenedor separa a los clientes entre sí. No te separa a ti del dueño de la máquina. Alguien con acceso de administrador al servidor físico puede, en principio, mirar dentro de los contenedores que se ejecutan en él: su disco, su memoria, la memoria de la GPU, el tráfico de red que sale de la máquina. Esto pasa en cualquier nube en la que el hardware no es tuyo. En las nubes tipo marketplace, con muchos anfitriones independientes, simplemente se ve más.

Verificar a los anfitriones, las máquinas verificadas y las puntuaciones de fiabilidad reducen la probabilidad de que alguien lo haga. No lo hacen imposible, y no vamos a decir lo contrario. Hay hardware que oculta un trabajo en marcha incluso al dueño de la máquina (la computación confidencial de algunas GPU de centro de datos), pero no lo ofrecemos. Si tu contrato exige esa garantía, necesitas un proveedor que la dé.

Lo que ve nuestro propio servicio: número de conexiones, carga de la GPU y volumen de tráfico, que usamos para facturar y para la parada automática por inactividad. Nuestra automatización también se conecta a tu servidor para instalar una app lista para usar, reiniciarla si se cae y guardar tu carpeta cuando lo pides. No vendemos datos, y las apps listas para usar ejecutan sus modelos en tu servidor, así que tus prompts no pasan a un servicio de IA externo.

Seis formas de reducir el riesgo

1. No subas secretos. Nada de claves de API de producción, credenciales de administrador de la nube, archivos .env de sistemas en producción ni claves privadas SSH. Si un trabajo necesita un token, crea uno solo para él: un token de Hugging Face de solo lectura, una clave de S3 limitada a un bucket, un token de API de VRAMfarm aparte. Revócalo cuando termine el trabajo. La columna Último uso en Ajustes → Tokens de API muestra si un token se está usando.

2. Cifra los datasets para guardarlos y transferirlos. Guarda los datos delicados cifrados en casa y en tu bucket, y descífralos solo en el servidor, a ser posible en una carpeta que no vayas a guardar. Con age:

# en tu ordenador
tar czf - dataset | age -p > dataset.tgz.age

# en el servidor (apt-get install -y age)
age -d dataset.tgz.age | tar xzf - -C /root

En Windows, un archivo 7-Zip con AES-256 y nombres de archivo cifrados (7z a -p -mhe=on data.7z dataset) hace lo mismo. Ten claro lo que consigues con esto: los datos quedan protegidos en tu bucket, durante la transferencia y en los restos que queden tras detener el servidor. Mientras el trabajo se ejecuta, los archivos descifrados existen en el servidor, así que el cifrado no te protege de un anfitrión que inspeccione una máquina en marcha.

3. Mantén chats y prompts en tu propio servidor. Para documentos confidenciales, un chat privado con Qwen3 u otra app lista para usar ejecuta el modelo en la GPU que alquilas. Nada va a una API de IA externa, y la conversación se elimina al detener el servidor, salvo que guardes la carpeta.

4. Elige el país. Si tus datos deben quedarse en la UE, elige una máquina en un país de la UE y mira la tarjeta del servidor después de lanzar para confirmar dónde ha acabado.

5. Copia los resultados y detén sin guardar. En un proyecto delicado, descarga lo que necesites con scp o rclone y pulsa Detener, no Guardar y detener. Si guardaste una carpeta antes, elimínala en el panel cuando termine el proyecto. La diferencia entre los dos botones está en qué pasa con tus archivos al detener una GPU.

6. Envía menos datos reales. Depura con muestras sintéticas o anonimizadas, quita nombres e identificadores de los registros, recorta las caras de las imágenes en las que no las necesites. Los datos que no están en el servidor no se pueden filtrar desde él.

Sobre las fotos personales para entrenar un LoRA, una duda habitual: entrenar con tu propia cara durante una tarde en una máquina verificada es un riesgo pequeño para la mayoría de la gente. Si te sentaría mal verlas filtradas, usa el conjunto más pequeño que funcione (lo habitual son 15–25 imágenes), elige el país y detén el servidor sin guardar. Las fotos de otras personas necesitan su permiso, lo que además es una cuestión de RGPD.

El RGPD en palabras claras

Cuando subes datos personales de otras personas (clientes, pacientes, empleados, usuarios de tu app), tú eres el responsable del tratamiento y decides para qué se tratan. Quien los trata por encargo tuyo es un encargado del tratamiento, y el RGPD exige un contrato por escrito con él, el contrato de encargo del tratamiento (DPA) del artículo 28. Todavía no podemos ofrecerlo: nuestra empresa aún se está constituyendo y no hay DPA que descargar. Mientras no lo haya, no trates datos personales de otras personas en estos servidores salvo que tu propio asesor de protección de datos te diga que en tu caso no hay problema. Los datos anonimizados y sintéticos no son datos personales y no tienen este problema.

Ubicación. Las máquinas pueden estar fuera de la UE, y no prometemos un tratamiento solo dentro de la UE. Ves el país antes de lanzar y puedes quedarte dentro de la UE eligiendo máquinas de la UE. Las cuestiones legales, como qué leyes extranjeras pueden alcanzar a un anfitrión concreto, dependen de quién gestiona esa máquina y dónde. Las responderemos como es debido cuando exista el DPA, no en una entrada del blog.

Certificaciones. Si tu contrato exige ISO 27001 o centros de datos certificados de forma similar para cada máquina, hoy un catálogo de muchos anfitriones no es la herramienta adecuada para ese proyecto.

Los datos de tu cuenta (correo, historial de pagos, clave SSH, chat de soporte) están cubiertos por nuestra política de privacidad. Puedes pedir verlos, corregirlos o eliminarlos. Eliminar tu cuenta borra tu correo, tu nombre, tu clave SSH y tu carpeta guardada.

Para casi todo lo que la gente hace en GPU alquiladas (generar imágenes, entrenar con sus propios datos, probar modelos abiertos), las protecciones por defecto más los pasos 1, 4 y 5 son suficientes. Con datos de clientes, decide antes de subirlos, no después, y si tienes dudas, pregúntanos qué parte de todo esto se aplica a tu caso.