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_ DESCIFRANDO CONEXIÓN SEGURA...

Detectar abuso, volumen, patrones y costos

5 tareas · 45 min · Principiante

Un asistente con modelo cobra por cada petición, así que el abuso se ve en el gasto antes de verse en cualquier otro sitio: un cliente que consume diez veces más que sus vecinos, a toda hora, con textos que se parecen demasiado entre sí. Hualo Educación ofrece la API de Chincol a organizaciones que la integran en sus aulas virtuales. Tienes el uso por cliente de las últimas 24 horas al 3 de octubre de 2026, los patrones de sus textos y las alertas configuradas. Lees las tres tablas como quien vigila: qué se sale de lo normal, por qué la alerta no actuó y qué regla falta. No se ejecuta nada ni se prueba contra ningún sistema.

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Objetivo de la sala

Un asistente con modelo cobra por cada petición, así que el abuso se ve en el gasto antes de verse en cualquier otro sitio: un cliente que consume diez veces más que sus vecinos, a toda hora, con textos que se parecen demasiado entre sí. Hualo Educación ofrece la API de Chincol a organizaciones que la integran en sus aulas virtuales. Tienes el uso por cliente de las últimas 24 horas al 3 de octubre de 2026, los patrones de sus textos y las alertas configuradas. Lees las tres tablas como quien vigila: qué se sale de lo normal, por qué la alerta no actuó y qué regla falta. No se ejecuta nada ni se prueba contra ningún sistema.

Un día de mucha demanda y un abuso comparten una señal: el volumen sube. Lo que los separa es la combinación de rasgos. El uso legítimo se concentra en horas laborales, viene de varias direcciones, tiene textos variados y un tamaño de petición parecido al de los demás. Un abuso automatizado suele ser constante a toda hora, sale de muy pocas direcciones, repite una estructura de petición y tiene un costo por petición muy superior al normal.

Por eso las alertas útiles combinan señales y comparan cada cliente con su propia línea base y con sus pares, en lugar de depender de un solo umbral global.

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¿Qué distingue mejor un día de mucha demanda de un uso abusivo de la API de un asistente?

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Compara las columnas de `uso_por_cliente`: el cliente raro no solo tiene más peticiones, también se distingue en otras columnas.

El primer paso de una detección es la comparación con los pares: si cinco clientes gastan entre medio millón y poco más de un millón de pesos al día y uno gasta veinte veces más, no hace falta una regla sofisticada para verlo. Lo que sigue es explicarlo, y para eso se miran las demás columnas: cuántas direcciones, cuántas horas, cuántos tokens por petición.

Consulta el uso por cliente y localiza el que tuvo el mayor costo en las últimas 24 horas.

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¿Qué cliente tuvo el mayor costo en las últimas 24 horas?

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Ejecuta `SELECT * FROM uso_por_cliente` y mira la columna `costo_cop_24h`.

Una regla de textos idénticos repetidos no detecta esto: casi todos los textos del cliente son distintos entre sí, porque cambia el número del ejercicio. Lo que se repite es el principio de cada texto, y una regla sobre el prefijo común, o sobre la proporción de textos con la misma estructura, sí lo vería. La tabla de patrones lo muestra: un cliente con casi todos los prompts distintos y, a la vez, casi todos con el mismo comienzo.

Consulta la tabla de alertas y anota la regla que el equipo diseñó para este patrón y todavía no tiene umbral.

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¿Qué regla de la tabla de alertas está sin definir?

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Ejecuta `SELECT * FROM alertas` y mira qué fila dice «sin definir» en el umbral.

Una alerta de costo tiene dos partes: el umbral y la acción. Un umbral bien puesto con una acción que solo manda un correo avisa, pero no detiene nada: el gasto sigue mientras alguien lee el mensaje. Para dimensionar el exceso se compara el costo real del cliente con el umbral configurado de su regla.

Calcula cuántos pesos por encima del umbral diario de costo quedó el cliente de mayor gasto de las últimas 24 horas.

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¿Cuántos pesos por encima del umbral diario de costo por cliente quedó el cliente de mayor gasto?

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Resta el umbral de la regla de costo en `alertas` al costo de 24 horas de ese cliente en `uso_por_cliente`.

Cuando se detecta un uso anómalo de una clave, la respuesta busca detener el daño con el menor costo para los demás: limitar o suspender esa clave, avisar a la persona de contacto técnico del cliente y conservar los registros para investigar. Apagar el servicio para todos castiga a clientes que no hicieron nada; esperar a que el mensaje de la alerta se lea deja correr el gasto.

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¿Qué haces con la clave del cliente que concentra el gasto anómalo mientras se investiga?

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Elige la medida que detiene el gasto sin castigar a los demás clientes y sin borrar evidencia.

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