POLÍTICA DE INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA DATACRED

Versión: 1.0

Fecha de Vigencia: 29 de mayo de 2026

Última Actualización: 29 de mayo de 2026

Jurisdicción: Wyoming, EE. UU. (ley aplicable)

Alcance: Todos los Usuarios de la Plataforma DataCred

PREÁMBULO

DataCred opera una plataforma de puntuación de reputación conductual financiera nativa de IA (la "Plataforma") con sede central y operaciones bajo las leyes del Estado de Wyoming, Estados Unidos de América. DataCred NO es un banco, NO es una agencia de crédito, NO es un prestamista y NO es una institución financiera regulada.

La integridad de la Plataforma es la base sobre la cual se construyen todos los servicios de DataCred. La precisión, confiabilidad y fiabilidad de los datos, puntuaciones, evaluaciones y operaciones de la Plataforma dependen enteramente de la efectividad de las medidas de integridad de DataCred y de la cooperación de todos los Usuarios en el mantenimiento de un entorno libre de manipulación.

Esta Política de Integridad de la Plataforma (la "Política") establece el marco integral para proteger la integridad de la Plataforma, definir las amenazas a la integridad, especificar las protecciones y respuestas, y establecer los derechos y responsabilidades de DataCred y sus Usuarios en el mantenimiento de la integridad de la Plataforma.

LA INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA ES LA PRIORIDAD OPERATIVA MÁS ALTA DE DATACRED. LOS INTENTOS DE MANIPULAR, ENGAÑAR, INTERACTUAR FRAUDULENTAMENTE CON O SOCAVAR LA PLATAFORMA ESTÁN ESTRICTAMENTE PROHIBIDOS Y RESULTARÁN EN LA TERMINACIÓN DE LA CUENTA Y, CUANDO CORRESPONDA, EN LA REMISIÓN A LAS AUTORIDADES LEGALES.

AL UTILIZAR LA PLATAFORMA, USTED RECONOCE QUE HA LEÍDO, ENTENDIDO Y ACEPTA ESTAR OBLIGADO POR ESTA POLÍTICA. USTED RECONOCE Y ACEPTA ESPECÍFICAMENTE QUE DATACRED EMPLEA SISTEMAS SOFISTICADOS DE DETECCIÓN Y PREVENCIÓN, QUE USTED PUEDE ESTAR SUJETO A MONITOREO Y ANÁLISIS, Y QUE LOS INTENTOS DE EVADIR O ELUDIR LAS MEDIDAS DE INTEGRIDAD ESTÁN ESTRICTAMENTE PROHIBIDOS.

ARTÍCULO I: DEFINICIONES E INTERPRETACIÓN

1.1 Términos Definidos

"IA Adversarial" significa el uso de técnicas de inteligencia artificial o aprendizaje automático para atacar, manipular, engañar o comprometer los sistemas, modelos o datos de la Plataforma.
"Entrada Adversarial" significa datos de entrada específicamente diseñados para hacer que un modelo de aprendizaje automático produzca una salida incorrecta o manipulada.
"Detección de Anomalías" significa la identificación de patrones, comportamientos o actividades que se desvían de las líneas base establecidas o las normas esperadas.
"Biometría Conductual" significa la medición y el análisis de patrones físicos o conductuales únicos exhibidos durante las interacciones con la Plataforma, incluyendo patrones de escritura, movimientos del mouse, patrones de navegación y características de interacción con el dispositivo.
"Deriva de Concepto" significa la degradación del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo debido a cambios en la distribución de datos subyacente o en los patrones de comportamiento del usuario.
"Comportamiento Inauténtico Coordinado" significa actividad orquestada por múltiples cuentas, entidades o actores para influir, manipular o engañar artificialmente a los sistemas o Usuarios de la Plataforma.
"DataCred," "nosotros," "nos," "nuestro" significa DataCred LLC, sus afiliadas, subsidiarias, funcionarios, directores, empleados, agentes y cesionarios.
"Envenenamiento de Datos" significa la introducción deliberada de datos corruptos, manipulados o engañosos en conjuntos de datos de entrenamiento para comprometer el rendimiento o las salidas del modelo.
"Huella Digital del Dispositivo" significa la recopilación y el análisis de características únicas del dispositivo para identificar y rastrear dispositivos que acceden a la Plataforma.
"Análisis de Grafos" significa el análisis de relaciones y conexiones entre cuentas, dispositivos, transacciones y otras entidades para detectar comportamiento coordinado y relaciones ocultas.
"Forensia de Imágenes" significa el análisis de imágenes digitales para detectar manipulación, falsificación, generación por IA o alteración.
"Acción de Integridad" significa cualquier acción tomada por DataCred para hacer cumplir esta Política, incluyendo advertencias, restricciones, suspensiones, terminaciones, ajustes de datos y remisiones a las autoridades legales.
"Investigación de Integridad" significa una investigación sobre presuntas violaciones de integridad de la Plataforma.
"Medida de Integridad" significa cualquier sistema, proceso, procedimiento o técnica empleada por DataCred para proteger la integridad de la Plataforma.
"Manipulación" significa cualquier intento de influir, distorsionar, falsificar o engañar artificialmente a los sistemas, puntuaciones, datos u operaciones de la Plataforma.
"Extracción de Modelo" significa el uso de ataques basados en consultas para realizar ingeniería inversa o replicar la arquitectura, los parámetros o los datos de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático.
"Plataforma" significa el sitio web, las aplicaciones móviles, las API y todos los servicios y sistemas relacionados de DataCred.
"Inyección de Prompts" significa la elaboración de entradas diseñadas para anular, manipular o eludir el comportamiento previsto de los sistemas de IA/ML utilizados por la Plataforma.
"Cultivo de Reputación" significa la generación sistemática de señales de reputación positivas a través de actividad falsa o coordinada.
"Lavado de Reputación" significa el uso de transacciones o interacciones diseñadas para limpiar o mejorar artificialmente una reputación negativa.
"Puntuación" significa cualquier evaluación numérica, categórica o cualitativa, calificación, valoración o puntuación generada por la Plataforma.
"Identidad Sintética" significa una identidad fabricada que combina información real y falsa para crear una persona ficticia.
"Usuario" o "usted" significa cualquier persona o entidad que acceda o utilice la Plataforma.

1.2 Interpretación

Los encabezados son solo por conveniencia y no afectan la interpretación.
Las referencias a "incluyendo" significan "incluyendo, sin limitación."
Esta Política se interpretará de manera amplia para efectivizar su propósito de proteger la integridad de la Plataforma.
Las referencias a amenazas, protecciones o medidas específicas son ilustrativas y no exhaustivas.
Esta Política se incorpora por referencia a los Términos de Servicio y a la Política de Uso Aceptable.
Esta Política se interpretará conforme a las leyes del Estado de Wyoming, sin tener en cuenta los principios de conflicto de leyes.

ARTÍCULO II: INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA · DEFINICIÓN E IMPORTANCIA

2.1 Definición de Integridad de la Plataforma

"Integridad de la Plataforma" significa el estado en el que los datos, puntuaciones, evaluaciones, operaciones y sistemas de la Plataforma son:

(a) Precisos: Los datos reflejan la realidad objetiva en la mayor medida posible dadas la información y metodologías disponibles;

(b) Confiables: Los sistemas producen resultados consistentes y reproducibles bajo condiciones comparables;

(c) Fiables: Los Usuarios y terceros pueden confiar razonablemente en los resultados de la Plataforma para sus fines previstos;

(d) Libres de Manipulación: Los datos y puntuaciones de la Plataforma no están influenciados artificialmente por actividad coordinada, fraudulenta o engañosa;

(e) Justos: Los sistemas de la Plataforma tratan a los Usuarios de manera equitativa y sin sesgos más allá de las diferencias legítimas en los patrones de comportamiento;

(f) Seguros: Los sistemas de la Plataforma están protegidos contra acceso no autorizado, alteración y explotación.

2.2 Importancia de la Integridad de la Plataforma

La integridad de la Plataforma es esencial porque:

(a) Confianza del Usuario: Los Usuarios confían en las puntuaciones y evaluaciones de la Plataforma para decisiones significativas, incluyendo transacciones financieras, relaciones comerciales y gestión de reputación personal;

(b) Dependencia de Terceros: Las instituciones financieras, socios y otros terceros confían en los datos de la Plataforma para la evaluación de riesgos, cumplimiento normativo y toma de decisiones;

(c) Riesgo Sistémico: La manipulación de las puntuaciones de la Plataforma socava todo el ecosistema de reputación y puede crear riesgo sistémico si no se detecta;

(d) Cumplimiento Legal: La integridad de la Plataforma es necesaria para el cumplimiento de las leyes, regulaciones y estándares de la industria aplicables;

(e) Equidad para los Usuarios Honestos: Las medidas de integridad protegen a los Usuarios honestos de ser perjudicados por aquellos que intentan engañar al sistema.

2.3 Alcance de Esta Política

Esta Política aplica a:

(a) Todos los Usuarios de la Plataforma, incluyendo usuarios individuales, usuarios empresariales, usuarios de API y socios;

(b) Todos los datos enviados a, procesados por o generados por la Plataforma;

(d) Todos los servicios, funciones y sistemas de la Plataforma.

ARTÍCULO III: CONDUCTA PROHIBIDA Y AMENAZAS A LA INTEGRIDAD

3.1 Prohibición General

USTED TIENE ESTRICTAMENTE PROHIBIDO PARTICIPAR, INTENTAR PARTICIPAR, FACILITAR, AYUDAR, COOPERAR O CONSPIRAR PARA PARTICIPAR EN CUALQUIER CONDUCTA QUE AMENACE, SOCAVE O COMPROMETA LA INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA. ESTA PROHIBICIÓN APLICA INDEPENDIENTEMENTE DE SI LA CONDUCTA TIENE ÉXITO.

3.2 Amenazas a la Integridad Categorizadas

#### 3.2.1 Fraude de Datos

El fraude de datos incluye, entre otros:

(a) Fraude Documental: Presentar documentos falsificados, alterados, contrahechos u obtenidos fraudulentamente a la Plataforma, incluyendo:

(i) Documentos de identificación emitidos por el gobierno (pasaportes, licencias de conducir, tarjetas de identificación nacional, visas);
(ii) Documentos financieros (estados de cuenta bancarios, declaraciones de impuestos, recibos de nómina, estados financieros);
(iii) Documentos comerciales (certificados de constitución, licencias, permisos, contratos);
(iv) Documentos de verificación (facturas de servicios públicos, comprobantes de domicilio, verificación de empleo);
(v) Credenciales educativas o profesionales (diplomas, certificados, licencias);
(vi) Cualquier otro documento presentado con fines de verificación o datos.

(b) Fabricación de Datos: Crear o presentar datos fabricados, sintéticos o ficticios a la Plataforma, incluyendo:

(i) Transacciones, interacciones o registros de comportamiento falsos;
(ii) Datos financieros o registros de cuenta sintéticos;
(iii) Datos de referencia o reputación fabricados;
(iv) Conexiones sociales o profesionales inventadas;
(v) Cualquier otro dato fabricado destinado a influir en las evaluaciones de la Plataforma.

(c) Manipulación de Datos: Alterar, modificar o adulterar datos antes o después de su envío a la Plataforma, incluyendo:

(i) Editar o photoshopear documentos;
(ii) Modificar metadatos o marcas de tiempo;
(iii) Reordenar, eliminar o agregar transacciones o registros;
(iv) Alterar información de cuenta o perfil para tergiversar identidad o circunstancias.

#### 3.2.2 Fraude de Identidad

El fraude de identidad incluye, entre otros:

(a) Robo de Identidad: Usar la identidad, credenciales o información personal de otra persona sin autorización;

(b) Identidad Sintética: Crear y usar una identidad fabricada que combina información real y falsa;

(c) Manipulación de Identidad: Modificar atributos de identidad para evadir la detección, eludir la verificación o tergiversar la identidad;

(d) Suplantación: Hacerse pasar por otra persona, entidad o representante con el propósito de usar la Plataforma;

(e) Identidades Duplicadas: Crear o mantener múltiples identidades con el propósito de eludir las restricciones o políticas de la Plataforma;

(f) Elusión de Verificación: Intentar eludir, evitar o acortar los procedimientos de verificación de identidad, incluyendo:

(i) Usar video pregrabado o deepfake para verificación de viveza;
(ii) Usar fotos, capturas de pantalla o representaciones digitales para verificación facial;
(iii) Manipular datos o muestras biométricas;
(iv) Usar a otra persona para completar la verificación de forma remota.

#### 3.2.3 Manipulación de Puntuaciones

La manipulación de puntuaciones incluye, entre otros:

(a) Manipulación Directa: Intentar alterar, modificar o adulterar directamente los cálculos, algoritmos o resultados de las Puntuaciones;

(b) Juego Conductual: Participar en patrones de comportamiento artificiales o inauténticos diseñados para inflar, deflactar o manipular de otro modo las Puntuaciones, incluyendo:

(i) Generar transacciones o interacciones falsas;
(ii) Participar en acuerdos recíprocos de reputación (por ejemplo, "yo lo avalo, usted me avala");
(iii) Sincronizar actividades para coincidir con los ciclos de cálculo de Puntuaciones;
(iv) Participar en transacciones únicamente por el impacto en la Puntuación sin un propósito económico genuino.

(c) Comportamiento Inauténtico Coordinado: Participar en esfuerzos organizados para manipular Puntuaciones, incluyendo:

(i) Redes o círculos de cultivo de reputación;
(ii) Campañas coordinadas de retroalimentación positiva o respaldo;
(iii) Segmentación coordinada negativa de otros Usuarios;
(iv) Esquemas de lavado de puntuaciones o limpieza de reputación;
(v) Cualquier otra actividad coordinada diseñada para influir artificialmente en las Puntuaciones.

(d) Explotación de Vulnerabilidades del Modelo: Identificar y explotar debilidades, puntos ciegos o casos límite en los modelos o algoritmos de Puntuación, incluyendo:

(i) Probar las respuestas del modelo a entradas específicas para realizar ingeniería inversa de la lógica de Puntuación;
(ii) Explotar vulnerabilidades de sincronización o secuenciación;
(iii) Explotar vacíos de datos o información faltante para ocultar señales negativas.

#### 3.2.4 Abuso de API y Acceso No Autorizado

El abuso de API y el acceso no autorizado incluyen, entre otros:

(a) Uso Excesivo: Exceder los límites de tasa de API, cuotas de uso o restricciones de acceso;

(b) Acceso No Autorizado: Acceder a la Plataforma a través de medios no autorizados, incluyendo:

(i) Usar credenciales revocadas, vencidas o inválidas;
(ii) Acceder a través de aplicaciones de terceros no autorizadas;
(iii) Usar credenciales robadas o comprometidas;
(iv) Eludir los controles de autenticación o autorización.

(c) Extracción de Datos: Extraer, cosechar o recopilar datos de la Plataforma a través de medios automatizados sin autorización, incluyendo:

(i) Web scraping, screen scraping o API scraping;
(ii) Usar bots, rastreadores o scripts automatizados;
(iii) Descarga o exportación masiva de datos de la Plataforma;
(iv) Usar navegadores sin cabeza o marcos de automatización.

(d) Sondeo y Pruebas: Sondear, escanear o probar los sistemas de la Plataforma en busca de vulnerabilidades sin autorización, incluyendo:

(i) Pruebas de penetración sin autorización escrita previa;
(ii) Escaneo de vulnerabilidades;
(iii) Fuzzing o pruebas de manipulación de entrada;
(iv) Cualquier otra prueba de seguridad no autorizada.

#### 3.2.5 Ataques Coordinados

Los ataques coordinados incluyen, entre otros:

(a) Redes de Bots: Usar redes automatizadas de bots para crear cuentas, generar actividad o manipular los sistemas de la Plataforma;

(b) Ataques Sybil: Crear múltiples cuentas falsas para influir en las evaluaciones de la Plataforma o eludir restricciones;

(i) Creación coordinada de cuentas falsas;
(ii) Generación coordinada de transacciones o actividad;
(iii) Reporte o marcación coordinada de otros Usuarios;
(iv) Evasión coordinada de las restricciones de la Plataforma.

(d) Ataques Distribuidos: Distribuir la actividad prohibida a través de múltiples cuentas, direcciones IP, dispositivos o ubicaciones para evadir la detección.

#### 3.2.6 IA Adversarial

La IA adversarial incluye, entre otros:

(a) Envenenamiento de Datos: Introducir datos corruptos, manipulados o maliciosos en los conjuntos de datos de entrenamiento de la Plataforma para comprometer el rendimiento del modelo, introducir sesgos o crear puertas traseras;

(b) Extracción de Modelo: Usar ataques basados en consultas para realizar ingeniería inversa, replicar o extraer modelos de la Plataforma, incluyendo:

(i) Consultas sistemáticas para mapear los límites de decisión del modelo;
(ii) Usar las salidas del modelo para entrenar modelos competidores;
(iii) Extraer parámetros, pesos o arquitectura del modelo.

(c) Entradas Adversariales: Elaborar entradas específicamente diseñadas para causar clasificación errónea del modelo, salidas incorrectas o errores del sistema;

(d) Inyección de Prompts: Elaborar entradas para anular, eludir o manipular las instrucciones, barreras de seguridad o restricciones de seguridad de los sistemas de IA/ML;

(e) Inversión de Modelo: Intentar reconstruir datos de entrenamiento o información sensible a partir de las salidas del modelo;

(f) Inferencia de Pertenencia: Intentar determinar si puntos de datos específicos fueron incluidos en los conjuntos de datos de entrenamiento del modelo.

#### 3.2.7 Amenazas Internas

Las amenazas internas incluyen, entre otros:

(a) Mala Conducta de Empleados: Empleados, contratistas o agentes de DataCred que abusan de su acceso o posición para comprometer la integridad de la Plataforma;

(b) Compromiso de Proveedores: Proveedores terceros o prestadores de servicios cuyos sistemas o personal se utilizan para comprometer la integridad de la Plataforma;

(c) Abuso de Acceso: Uso de acceso privilegiado para ver, modificar o extraer datos, puntuaciones o sistemas de la Plataforma sin autorización;

(d) Colusión con Actores Externos: Personal de DataCred que colude con actores externos para comprometer la integridad de la Plataforma.

3.3 Intentos y Facilitación

INTENTAR PARTICIPAR EN CUALQUIER CONDUCTA PROHIBIDA, INCLUSO SI NO TIENE ÉXITO, ES UNA VIOLACIÓN DE ESTA POLÍTICA. FACILITAR, AYUDAR, COOPERAR O CONSPIRAR CON OTROS PARA PARTICIPAR EN CONDUCTA PROHIBIDA TAMBIÉN ES UNA VIOLACIÓN. USTED PUEDE SER CONSIDERADO RESPONSABLE POR CONDUCTA PROHIBIDA COMETIDA A TRAVÉS DE SU CUENTA, INDEPENDIENTEMENTE DE SI USTED COMETIÓ DIRECTAMENTE LA CONDUCTA.

ARTÍCULO IV: PROTECCIONES DE INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA

4.1 Sistemas de Detección

DataCred emplea un enfoque de defensa en profundidad de múltiples capas para detectar amenazas a la integridad de la Plataforma. Los sistemas de detección incluyen, entre otros:

#### 4.1.1 Detección de Anomalías Basada en IA

DataCred utiliza sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para detectar patrones, comportamientos y actividades anómalas que pueden indicar amenazas a la integridad. Estos sistemas incluyen:

(a) Detección de Anomalías Conductuales: Modelos que aprenden patrones de comportamiento normales del Usuario y señalan desviaciones que pueden indicar compromiso, manipulación o fraude;

(b) Detección de Anomalías Transaccionales: Modelos que detectan patrones de transacción inusuales, incluyendo anomalías de velocidad, anomalías de valor y anomalías de secuencia;

(d) Detección de Anomalías Temporales: Modelos que detectan patrones de sincronización inusuales, incluyendo actividad en horas inusuales, ventanas de actividad comprimidas y actividades con sincronización precisa.

#### 4.1.2 Señalización Basada en Reglas

DataCred emplea reglas deterministas y heurísticas para señalar actividades, patrones o combinaciones de atributos específicos que están asociados con amenazas a la integridad. Estas reglas incluyen:

(a) Reglas de Umbral: Señalizaciones activadas cuando métricas específicas exceden umbrales definidos (por ejemplo, número de intentos de verificación, frecuencia de actualizaciones de datos, volumen de transacciones);

(b) Reglas Combinatorias: Señalizaciones activadas por combinaciones específicas de atributos o comportamientos que son indicativos de riesgo;

(c) Reglas de Secuencia: Señalizaciones activadas por secuencias específicas de eventos que coinciden con patrones de amenaza conocidos;

(d) Reglas Temporales: Señalizaciones activadas por criterios basados en sincronización, incluyendo velocidad, periodicidad y actualidad.

#### 4.1.3 Análisis de Grafos para Comportamiento Coordinado

DataCred utiliza análisis basado en grafos para detectar relaciones, conexiones y comportamiento coordinado entre cuentas y entidades. El análisis de grafos incluye:

(a) Mapeo de Relaciones de Cuentas: Análisis de conexiones entre cuentas, incluyendo dispositivos compartidos, direcciones IP, números de teléfono, direcciones de correo electrónico, métodos de pago y otros identificadores;

(b) Análisis de Red de Transacciones: Análisis de patrones y flujos de transacciones entre cuentas para detectar transacciones circulares, wash trading y otra actividad coordinada;

(c) Análisis de Grafos Sociales: Análisis de conexiones sociales y profesionales para detectar colusión, cultivo de reputación y manipulación organizada;

(d) Análisis de Atribución: Análisis que vincula múltiples cuentas o actividades a un origen, actor o entidad coordinadora común.

#### 4.1.4 Forensia de Imágenes para Fraude Documental

DataCred emplea forensia de imágenes avanzada para detectar fraude documental, incluyendo:

(a) Detección de Manipulación: Análisis de metadatos de imagen, artefactos de compresión, inconsistencias a nivel de píxel y rastros de edición para detectar documentos manipulados;

(b) Detección de Generación por IA: Análisis para determinar si los documentos o imágenes fueron generados por IA en lugar de originarse de fuentes legítimas;

(c) Análisis de Plantillas: Análisis para determinar si los documentos coinciden con plantillas, formatos y características de seguridad conocidos para su origen declarado;

(d) Verificación de Consistencia: Validación cruzada de la información del documento contra fuentes y bases de datos conocidas.

#### 4.1.5 Detección de Anomalías Biométricas Conductuales

DataCred puede recopilar y analizar señales biométricas conductuales para detectar anomalías, incluyendo:

(a) Dinámica de Escritura: Análisis de patrones de escritura, incluyendo velocidad, ritmo, tiempos de mantención de teclas y patrones de error;

(b) Dinámica del Mouse: Análisis de movimientos del mouse, incluyendo trayectoria, velocidad, aceleración y patrones de clic;

(c) Patrones de Navegación: Análisis del comportamiento de navegación, incluyendo flujo de páginas, tiempo de permanencia, patrones de desplazamiento y secuencias de interacción;

(d) Patrones de Interacción con el Dispositivo: Análisis de cómo los Usuarios interactúan con sus dispositivos, incluyendo presión táctil, patrones de gestos y patrones de orientación del dispositivo.

#### 4.1.6 Análisis de Huella Digital del Dispositivo

DataCred puede recopilar y analizar huellas digitales de dispositivos para detectar anomalías y vincular actividades, incluyendo:

(a) Identificación del Dispositivo: Identificación de características únicas del dispositivo, incluyendo atributos de hardware, configuraciones de software y propiedades de red;

(b) Análisis de Relaciones de Dispositivos: Análisis de qué dispositivos están asociados con qué cuentas y actividades;

(c) Reputación del Dispositivo: Evaluación del riesgo del dispositivo basada en asociaciones históricas con actividad fraudulenta o prohibida;

(d) Detección de Emuladores y Suplantación: Detección de máquinas virtuales, emuladores, uso de proxy/VPN y suplantación de dispositivos.

#### 4.1.7 Análisis de IP y Red

DataCred analiza direcciones IP y características de red para detectar anomalías, incluyendo:

(a) Reputación de IP: Evaluación de direcciones IP basada en asociaciones históricas con fraude, abuso o actividad prohibida;

(b) Detección de Proxy/VPN: Detección de servidores proxy, VPN, nodos de salida Tor y otros servicios de anonimización;

(d) Análisis de Relaciones de Red: Análisis de relaciones de IP y red para detectar actividad coordinada.

4.2 Medidas de Prevención

DataCred emplea un conjunto integral de medidas preventivas para reducir el riesgo de amenazas a la integridad:

#### 4.2.1 Limitación de Tasa

DataCred implementa limitación de tasa en toda la Plataforma para prevenir el abuso, incluyendo:

(a) Límites de Tasa de API: Número máximo de solicitudes de API por período de tiempo por cuenta o IP;

(b) Límites de Tasa de Inicio de Sesión: Número máximo de intentos de inicio de sesión fallidos antes del bloqueo de la cuenta;

(d) Límites de Tasa de Acceso a Datos: Frecuencia y volumen máximo de acceso a datos;

(e) Límites de Tasa de Transacciones: Número o valor máximo de transacciones por período de tiempo.

Los límites de tasa pueden ajustarse dinámicamente según las señales de riesgo y no se divulgan en detalle para prevenir su elusión.

#### 4.2.2 Controles de Acceso

DataCred implementa controles de acceso granulares para proteger los sistemas y datos de la Plataforma, incluyendo:

(a) Requisitos de Autenticación: Autenticación sólida, incluyendo autenticación multifactor cuando corresponda;

(b) Controles de Autorización: Controles de acceso basados en roles o atributos que limitan el acceso a sistemas y datos autorizados;

(d) Gestión de Acceso Privilegiado: Controles estrictos sobre el acceso administrativo y privilegiado, incluyendo acceso justo a tiempo y flujos de trabajo de aprobación.

#### 4.2.3 Requisitos de Verificación

DataCred requiere verificación en varios puntos del recorrido del Usuario para establecer y mantener la confianza en la identidad, incluyendo:

(a) Verificación de Identidad: Verificación de la identidad del Usuario a través de identificaciones emitidas por el gobierno, verificación biométrica y validación de documentos;

(b) Verificación de Domicilio: Verificación de la dirección física a través de facturas de servicios públicos, estados de cuenta bancarios o correspondencia gubernamental;

(c) Verificación Comercial: Verificación de entidades comerciales a través de documentos de constitución, licencias e información de propiedad;

(d) Verificación Continua: Reverificación periódica para garantizar la precisión continua de la identidad y las credenciales;

(e) Verificación Basada en Disparadores: Verificación activada por eventos específicos, señales de riesgo o cruces de umbrales.

#### 4.2.4 Validación de Datos

DataCred implementa validación de datos en todos los puntos de ingesta de datos, incluyendo:

(a) Validación de Formato: Verificación de que los datos se ajustan a los formatos, esquemas y estándares esperados;

(b) Validación de Rango: Verificación de que los datos se encuentran dentro de los rangos esperados y parámetros razonables;

(d) Detección de Duplicados: Detección y manejo de envíos de datos duplicados;

(e) Verificación de Integridad: Verificación criptográfica de la integridad de los datos cuando corresponda.

#### 4.2.5 Saneamiento de Entradas

DataCred sanea todas las entradas para prevenir ataques de inyección, incluyendo:

(a) Prevención de Inyección SQL: Saneamiento de entradas de consultas de base de datos;

(b) Prevención de Cross-Site Scripting (XSS): Saneamiento de entradas de aplicaciones web;

(d) Prevención de Inyección de Prompts: Saneamiento de entradas de sistemas de IA/ML;

(e) Validación de Carga de Archivos: Validación de archivos cargados para detectar malware, contenido malicioso y cumplimiento de políticas.

#### 4.2.6 Actualizaciones de Modelos de Fraude

DataCred actualiza y mejora continuamente sus modelos de detección de fraude para mantenerse a la vanguardia de las amenazas en evolución, incluyendo:

(a) Reentrenamiento Periódico del Modelo: Reentrenamiento periódico de los modelos de detección con nuevos datos y patrones de amenazas emergentes;

(b) Pruebas Adversariales: Red-teaming y pruebas adversariales de los sistemas de detección;

(c) Bucles de Retroalimentación: Integración de casos de fraude confirmados en los datos de entrenamiento del modelo;

(d) Monitoreo del Rendimiento del Modelo: Monitoreo continuo de la precisión del modelo, tasas de falsos positivos y tasas de detección;

(e) Explicabilidad del Modelo: Cuando sea factible, análisis de las decisiones del modelo para comprender y validar la lógica de detección.

4.3 Mecanismos de Respuesta

DataCred mantiene un marco de respuesta graduada para abordar las amenazas a la integridad:

#### 4.3.1 Bloqueo Automatizado

Ciertas señales de amenaza de alta confianza pueden activar el bloqueo automatizado, incluyendo:

(a) Bloqueo de IP: Bloqueo de direcciones IP o rangos de IP asociados con amenazas conocidas;

(b) Bloqueo de Dispositivos: Bloqueo de dispositivos asociados con fraude o abuso confirmado;

(d) Bloqueo de Transacciones: Bloqueo de transacciones o actividades específicas determinadas como fraudulentas.

#### 4.3.2 Restricción de Cuenta

DataCred puede restringir la funcionalidad de la cuenta en respuesta a preocupaciones de integridad, incluyendo:

(a) Restricción de Funciones: Limitación del acceso a funciones o servicios específicos de la Plataforma;

(b) Restricción de Funcionalidad: Limitación de funciones específicas de la cuenta (por ejemplo, envío de datos, uso compartido de puntuaciones, acceso API);

(d) Restricción Geográfica: Limitación del acceso desde ubicaciones geográficas específicas.

#### 4.3.3 Cuarentena de Datos

DataCred puede poner en cuarentena los datos que se sospecha que son fraudulentos o manipulados, incluyendo:

(a) Suspensión de la Puntuación: Exclusión de los datos en cuarentena de los cálculos de Puntuación pendientes de investigación;

(b) Señalización: Marcado de los datos en cuarentena como sospechosos en los sistemas internos;

(d) Retención: Conservación de los datos en cuarentena con fines probatorios.

#### 4.3.4 Investigación

DataCred puede iniciar una investigación en respuesta a señales de amenaza a la integridad (ver Artículo VI).

#### 4.3.5 Ejecución

DataCred puede tomar acciones de ejecución en respuesta a violaciones de integridad confirmadas (ver Artículo VII).

ARTÍCULO V: RESPONSABILIDADES DEL USUARIO

5.1 Obligaciones Generales

Como Usuario de la Plataforma, usted está obligado a:

(a) Enviar solo datos precisos, veraces y genuinos a la Plataforma;

(b) Usar la Plataforma solo para sus fines previstos;

(c) Cumplir con todas las políticas de la Plataforma, incluyendo los Términos de Servicio, la Política de Uso Aceptable y esta Política;

(d) Proteger las credenciales de su Cuenta y prevenir el acceso no autorizado;

(e) Reportar sospechas de violaciones de integridad a DataCred;

(f) Cooperar con las Investigaciones de Integridad;

(g) No participar en ninguna conducta que amenace la integridad de la Plataforma.

5.2 Obligaciones de Precisión

Usted declara y garantiza que:

(a) Todos los datos que envía a la Plataforma son precisos, completos y veraces;

(b) Todos los documentos que envía son genuinos, inalterados y válidos;

(d) No ha tergiversado ningún hecho material a DataCred;

(e) Actualizará puntualmente cualquier información que se vuelva inexacta.

USTED RECONOCE QUE ENVIAR DATOS FALSOS, INEXACTOS O ENGAÑOSOS A LA PLATAFORMA ES UNA VIOLACIÓN DE ESTA POLÍTICA Y PUEDE RESULTAR EN LA TERMINACIÓN DE LA CUENTA Y OTRAS CONSECUENCIAS.

5.3 Obligación de No Manipulación

Usted acepta que NO:

(a) Intentará manipular, engañar o influir artificialmente en cualquier Puntuación o evaluación;

(b) Participará en ninguna actividad diseñada para engañar a los sistemas de integridad de la Plataforma;

(d) Participará en esfuerzos coordinados para influir en los resultados de la Plataforma;

(e) Usará herramientas automatizadas, bots o scripts para interactuar con la Plataforma, excepto cuando esté expresamente autorizado;

(f) Sondeará, probará o analizará los sistemas de la Plataforma en busca de vulnerabilidades sin autorización;

(g) Intentará realizar ingeniería inversa, extraer o replicar modelos o algoritmos de la Plataforma;

(h) Interferirá con las operaciones o medidas de integridad de la Plataforma;

(i) Ayudará, alentará o permitirá a otros participar en conducta prohibida.

5.4 Obligación de Reporte

Usted acepta reportar puntualmente a DataCred cualquier sospecha de violación de integridad de la que tenga conocimiento, incluyendo:

(a) Sospecha de fraude o manipulación por parte de otros Usuarios;

(b) Sospecha de vulnerabilidades o brechas de seguridad;

(d) Sospecha de comportamiento inauténtico coordinado;

(e) Cualquier otra información que pueda ser relevante para la integridad de la Plataforma.

Los reportes pueden enviarse a [email protected] o a través del mecanismo de reporte de la Plataforma.

SU INCUMPLIMIENTO EN REPORTAR VIOLACIONES DE INTEGRIDAD CONOCIDAS O SOSPECHADAS PUEDE SER CONSIDERADO UNA VIOLACIÓN DE ESTA POLÍTICA.

5.5 Obligación de Cooperación

Usted acepta cooperar plenamente con cualquier Investigación de Integridad, incluyendo:

(a) Responder puntual y verazmente a las solicitudes de información;

(b) Proporcionar documentos, registros u otras pruebas según lo solicitado;

(d) Conservar los registros y pruebas relevantes;

(e) No destruir, alterar u ocultar información relevante;

(f) No contactar o influir a otras partes involucradas en la investigación;

(g) Mantener la confidencialidad de la investigación en la medida solicitada.

EL INCUMPLIMIENTO EN COOPERAR CON UNA INVESTIGACIÓN DE INTEGRIDAD ES UNA VIOLACIÓN INDEPENDIENTE DE ESTA POLÍTICA Y PUEDE RESULTAR EN LA TERMINACIÓN DE LA CUENTA.

ARTÍCULO VI: INVESTIGACIONES DE INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA

6.1 Disparadores de Investigación

DataCred puede iniciar una Investigación de Integridad basada en cualquiera de los siguientes:

(a) Detección Automatizada: Alertas generadas por los sistemas de detección de la Plataforma;

(b) Reportes de Usuarios: Reportes enviados por Usuarios o terceros;

(d) Referencias Gubernamentales: Referencias o solicitudes de las autoridades legales, agencias regulatorias o autoridades gubernamentales;

(e) Auditoría de Rutina: Hallazgos de auditorías de cumplimiento o integridad de rutina;

(f) Detección Proactiva: Información descubierta a través de la caza proactiva de amenazas o recopilación de inteligencia;

(g) Reportes de Medios: Información de fuentes públicas, medios de comunicación o reportajes de investigación;

(h) Reportes Anónimos: Reportes enviados a través de canales anónimos;

(i) Cualquier Otra Fuente: Cualquier otra información que sugiera posibles violaciones de integridad.

6.2 Proceso de Investigación

Una Investigación de Integridad puede incluir las siguientes fases:

#### 6.2.1 Clasificación

Al iniciarse, la investigación será clasificada para determinar:

(a) La naturaleza y gravedad de la amenaza alegada;

(b) La credibilidad y confiabilidad de la información;

(d) Los pasos investigativos iniciales a seguir;

(e) Si se justifican medidas de protección inmediatas.

#### 6.2.2 Investigación

La fase investigativa puede incluir:

(a) Revisión de Datos: Análisis de registros de Cuenta, historial de transacciones, registros de comunicación y datos del sistema;

(b) Análisis de Documentos: Análisis forense de documentos, imágenes y archivos enviados;

(d) Análisis de Atribución: Esfuerzos para identificar a los individuos, entidades o grupos responsables;

(e) Entrevistas: Conversaciones con Usuarios afectados, testigos u otras partes relevantes;

(f) Consulta a Terceros: Solicitudes de información a socios, proveedores de servicios u otros terceros;

(g) Análisis Técnico: Análisis forense de sistemas, registros y artefactos técnicos;

(h) Revisión Legal: Evaluación de las implicaciones y obligaciones legales.

#### 6.2.3 Determinación

Al completar la investigación, DataCred tomará una determinación respecto a:

(a) Si ha ocurrido una violación de esta Política;

(b) La naturaleza y gravedad de la violación;

(d) Si es apropiada la remisión a las autoridades legales;

(e) Si es apropiada la notificación a terceros afectados.

6.3 Confidencialidad de las Investigaciones

LAS INVESTIGACIONES SON CONFIDENCIALES. DATACRED NO DIVULGARÁ LA EXISTENCIA, EL PROGRESO NI LOS RESULTADOS DE UNA INVESTIGACIÓN AL SUJETO DE LA INVESTIGACIÓN, EXCEPTO CUANDO DATACRED LO CONSIDERE APROPIADO A SU ENTERA DISCRECIÓN. ESPECÍFICAMENTE:

(a) DataCred puede realizar investigaciones sin notificar al Usuario bajo investigación;

(b) DataCred puede retrasar la notificación al Usuario si la notificación comprometiera la investigación;

(c) DataCred puede negarse a divulgar metodologías de detección, indicadores o evidencia específicos que comprometerían la integridad de la Plataforma;

(d) DataCred puede tener prohibido divulgar información debido a procesos legales, solicitudes de las autoridades legales u obligaciones de no divulgación;

(e) DataCred puede, pero no está obligado a, compartir un resumen de los hallazgos con el Usuario al concluir la investigación.

6.4 Obligación de Conservación

Durante una Investigación de Integridad, usted está obligado a conservar todos los registros, documentos, comunicaciones y pruebas que puedan ser relevantes para la investigación. No podrá destruir, alterar, eliminar u ocultar ninguna información que sea o pueda ser relevante para la investigación, incluso si sus prácticas normales requirieran la eliminación o disposición de dicha información.

6.5 Investigaciones Transfronterizas

Las Investigaciones de Integridad pueden involucrar datos, partes o actividades en múltiples jurisdicciones. DataCred realizará las investigaciones en cumplimiento de las leyes aplicables y podrá coordinarse con las autoridades legales o regulatorias en las jurisdicciones relevantes según corresponda.

ARTÍCULO VII: EJECUCIÓN

7.1 Acciones de Ejecución

Al determinar que ha ocurrido una violación de esta Política, DataCred puede tomar una o más de las siguientes acciones de ejecución:

#### 7.1.1 Advertencia

DataCred puede emitir una advertencia formal al Usuario respecto a la violación. Las advertencias pueden incluir:

(a) Identificación de la violación específica;

(b) Explicación de las disposiciones de la política aplicable;

(d) Aviso de que violaciones adicionales resultarán en acciones más severas;

(e) Cualquier condición para el acceso continuado a la Plataforma.

#### 7.1.2 Eliminación de Datos

DataCred puede eliminar, borrar, poner en cuarentena o anular los datos asociados con la violación, incluyendo:

(a) Eliminación de documentos o datos fraudulentos;

(b) Exclusión de datos manipulados de los cálculos de Puntuación;

(d) Corrección o anotación de datos afectados por la violación.

#### 7.1.3 Ajuste o Anulación de Puntuación

DataCred puede ajustar, recalcular o anular las Puntuaciones afectadas por violaciones de integridad, incluyendo:

(a) Recalculo de Puntuaciones después de la eliminación de datos fraudulentos;

(b) Anulación de Puntuaciones que no puedan recalcularse de manera confiable;

(d) Ajuste de Puntuaciones históricas cuando corresponda.

#### 7.1.4 Restricción de Cuenta

DataCred puede restringir la funcionalidad de la Cuenta según lo descrito en la Sección 4.3.2.

#### 7.1.5 Suspensión de Cuenta

DataCred puede suspender temporalmente la Cuenta pendiente de investigación adicional o como medida disciplinaria. Durante la suspensión:

(a) Todo acceso a la Plataforma está bloqueado;

(b) Todos los servicios de la Plataforma están suspendidos;

(d) La Cuenta permanece en un estado conservado para fines de investigación.

#### 7.1.6 Terminación de Cuenta

DataCred puede terminar permanentemente la Cuenta según lo descrito en la Política de Terminación de Cuenta. La terminación por violaciones de integridad es típicamente permanente y puede impedir el uso futuro de la Plataforma.

#### 7.1.7 Medidas de Protección a Nivel de Plataforma

DataCred puede implementar medidas a nivel de plataforma para protegerse contra amenazas identificadas, incluyendo:

(a) Bloqueo de rangos de IP, dispositivos o regiones geográficas específicas;

(b) Mejora de los requisitos de verificación para segmentos de Usuarios específicos;

(d) Actualización de reglas y modelos de detección;

(e) Coordinación con socios de la industria o redes de intercambio de información.

#### 7.1.7 Remisión a las Autoridades Legales

DataCred puede remitir la actividad delictiva sospechada a las autoridades legales correspondientes, incluyendo:

(a) Agencias de las autoridades legales federales, estatales y locales;

(b) Autoridades regulatorias con jurisdicción sobre el asunto;

(d) Unidades de inteligencia financiera o autoridades contra el lavado de dinero.

DataCred cooperará plenamente con las investigaciones de las autoridades legales que surjan de dichas remisiones.

7.2 Proporcionalidad

DataCred se esforzará por tomar acciones de ejecución que sean proporcionales a la naturaleza y gravedad de la violación, considerando:

(a) La gravedad y el impacto de la violación;

(b) Si la violación fue intencional o inadvertida;

(d) Si el Usuario cooperó con la investigación;

(e) Si el Usuario tomó medidas correctivas;

(f) El potencial de recurrencia;

(g) El impacto más amplio en la integridad de la Plataforma y otros Usuarios.

NO OBSTANTE LO ANTERIOR, CIERTAS VIOLACIONES ESTÁN SUJETAS A EJECUCIÓN DE TOLERANCIA CERO SIN CONSIDERACIÓN DE PROPORCIONALIDAD, INCLUYENDO FRAUDE DE DATOS, FRAUDE DE IDENTIDAD, MANIPULACIÓN COORDINADA Y CUALQUIER VIOLACIÓN QUE INVOLUCRE ACTIVIDAD ILEGAL.

7.3 Violaciones de Tolerancia Cero

Las siguientes violaciones están sujetas a ejecución inmediata y permanente sin advertencia, período de subsanación ni análisis proporcional:

(a) Fraude de Datos: Cualquier forma de fraude documental, fabricación de datos o manipulación de datos;

(b) Fraude de Identidad: Cualquier forma de robo de identidad, uso de identidad sintética o elusión de verificación;

(c) Manipulación Coordinada: Participación en esfuerzos coordinados para manipular Puntuaciones o sistemas de la Plataforma;

(d) IA Adversarial: Envenenamiento de datos, extracción de modelo o ataques adversariales a los sistemas de IA/ML de la Plataforma;

(e) Actividad Ilegal: Cualquier violación que involucre conducta ilegal bajo la ley aplicable;

(f) Asuntos de Autoridades Legales: Cualquier violación que sea objeto de investigación o acción de las autoridades legales.

ARTÍCULO VIII: INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA E IA/ML

8.1 Integridad del Modelo

DataCred emplea medidas integrales para proteger la integridad de sus modelos de IA/ML:

#### 8.1.1 Protección Contra el Envenenamiento de Datos

DataCred implementa salvaguardas contra el envenenamiento de datos, incluyendo:

(a) Validación de Datos de Entrenamiento: Validación rigurosa de los datos de entrenamiento antes del entrenamiento del modelo;

(b) Detección de Valores Atípicos: Detección y eliminación de puntos de datos de entrenamiento anómalos;

(c) Técnicas de Entrenamiento Robusto: Uso de metodologías de entrenamiento que son resistentes al envenenamiento de datos;

(d) Entrenamiento Adversarial: Entrenamiento de modelos en ejemplos adversariales para mejorar la robustez;

(e) Seguimiento de Procedencia de Datos: Seguimiento del origen y la cadena de custodia de los datos de entrenamiento.

#### 8.1.2 Protección Contra la Extracción de Modelo

DataCred implementa salvaguardas contra la extracción de modelo, incluyendo:

(a) Limitación de Tasa de Consultas: Limitación del número de consultas que se pueden realizar a las API del modelo;

(b) Perturbación de Salidas: Adición de ruido calibrado o redondeo a las salidas del modelo para impedir la extracción;

(c) Ofuscación de Características: Limitación de la información sobre las características, pesos y arquitectura del modelo;

(d) Privacidad de Pertenencia: Técnicas para prevenir ataques de inferencia de pertenencia;

(e) Protecciones Legales: Protección contractual y legal de la propiedad intelectual del modelo.

#### 8.1.3 Detección de Entradas Adversariales

DataCred implementa mecanismos de detección para entradas adversariales, incluyendo:

(a) Validación de Entradas: Validación de entradas contra distribuciones y formatos esperados;

(b) Detección de Anomalías: Detección de entradas que quedan fuera de rangos o patrones normales;

(d) Estimación de Incertidumbre: Evaluación de la confianza del modelo para señalar predicciones de baja confianza;

(e) Revisión Humana: Escalación de entradas sospechosas para revisión humana.

#### 8.1.4 Monitoreo del Rendimiento del Modelo

DataCred monitorea continuamente el rendimiento del modelo para detectar degradación, deriva o compromiso:

(a) Monitoreo de Precisión: Seguimiento de las métricas de precisión del modelo a lo largo del tiempo;

(b) Detección de Deriva: Monitoreo de deriva de concepto, deriva de datos y deriva del modelo;

(d) Monitoreo Adversarial: Monitoreo de patrones consistentes con actividad adversarial;

(e) Alertas: Alertas automatizadas cuando las métricas de rendimiento quedan fuera de los umbrales aceptables.

8.2 Integridad de los Datos

DataCred implementa medidas para garantizar la integridad de los datos utilizados por los sistemas de la Plataforma:

#### 8.2.1 Validación de Datos de Entrenamiento

Todos los datos de entrenamiento están sujetos a validación, incluyendo:

(a) Verificación de Fuentes: Verificación de la autenticidad y confiabilidad de las fuentes de datos;

(b) Evaluación de Calidad: Evaluación de la calidad, integridad y consistencia de los datos;

(d) Evaluación de Sesgo: Evaluación de los datos en busca de posibles sesgos;

(e) Revisión de Cumplimiento: Revisión de los datos para verificar el cumplimiento de los requisitos de privacidad y protección de datos.

#### 8.2.2 Monitoreo de Calidad de Datos

DataCred monitorea continuamente la calidad de los datos, incluyendo:

(a) Monitoreo de Integridad: Seguimiento de las métricas de integridad de los datos;

(b) Monitoreo de Consistencia: Validación cruzada de la consistencia de los datos entre fuentes;

(d) Monitoreo de Precisión: Muestreo y verificación de la precisión de los datos;

(e) Monitoreo de Integridad: Monitoreo de signos de alteración o corrupción de datos.

#### 8.2.3 Detección de Deriva de Concepto

DataCred monitorea la deriva de concepto que puede indicar cambios en los patrones de comportamiento subyacentes o en las distribuciones de datos:

(a) Monitoreo Estadístico: Monitoreo de las propiedades estadísticas de las entradas y salidas del modelo;

(b) Monitoreo de Rendimiento: Monitoreo de las métricas de rendimiento del modelo que indican deriva;

(d) Disparadores de Reentrenamiento: Disparadores automatizados para el reentrenamiento del modelo basados en la detección de deriva.

8.3 Ética y Equidad de la IA

Aunque no es una garantía de equidad en ningún resultado particular, DataCred integra consideraciones éticas en sus sistemas de IA/ML:

(a) Evaluación de Equidad: Evaluación periódica de las salidas del modelo para detectar impacto dispar;

(b) Transparencia: Comunicación clara de cómo se utilizan los sistemas de IA/ML en las operaciones de la Plataforma;

(d) Mejora Continua: Esfuerzos continuos para mejorar la equidad y la ética de los sistemas de IA/ML.

NO OBSTANTE LO ANTERIOR, DATACRED NO GARANTIZA QUE SUS SISTEMAS DE IA/ML ESTÉN LIBRES DE SESGO, ERROR O RESULTADOS INJUSTOS. LAS PUNTUACIONES Y EVALUACIONES SON OPINIONES GENERADAS POR SISTEMAS COMPLEJOS Y ESTÁN SUJETAS A LIMITACIONES INHERENTES.

ARTÍCULO IX: TRANSPARENCIA Y REPORTE

9.1 Informes de Transparencia Periódicos

DataCred puede publicar informes de transparencia periódicos que proporcionen información agregada sobre las actividades de integridad de la Plataforma. Dichos informes pueden incluir:

(a) Estadísticas agregadas sobre las acciones de integridad tomadas;

(b) Tendencias en las amenazas y violaciones de integridad;

(d) Colaboración de la industria e intercambio de información;

(e) Métricas sobre la efectividad de la detección y ejecución.

Los informes de transparencia NO incluirán:

(i) Información de identificación personal;
(ii) Metodologías o técnicas de detección específicas;
(iii) Vulnerabilidades o debilidades específicas;
(iv) Información que pudiera permitir la elusión de las medidas de integridad.

9.2 Limitaciones a la Divulgación

DATACRED NO DIVULGA:

(a) Metodologías de Detección Específicas: Información detallada sobre cómo funcionan los sistemas de detección específicos, incluyendo reglas, umbrales, arquitecturas de modelos, características y pesos. Dicha información constituye secretos comerciales de propiedad exclusiva.

(b) Técnicas de Investigación Específicas: Métodos y técnicas utilizados durante las Investigaciones de Integridad.

(d) Vulnerabilidades del Sistema: Cualquier vulnerabilidad identificada en los sistemas de la Plataforma.

LA NO DIVULGACIÓN DE LA INFORMACIÓN ANTERIOR ES NECESARIA PARA PREVENIR LA ELUSIÓN DE LAS MEDIDAS DE INTEGRIDAD Y PARA PROTEGER LA PROPIEDAD INTELECTUAL Y LOS SECRETOS COMERCIALES DE DATACRED.

9.3 Notificación al Usuario

DataCred puede, a su entera discreción, notificar a los Usuarios respecto a:

(a) Acciones de integridad tomadas en su Cuenta;

(b) Datos o Puntuaciones que han sido ajustados debido a preocupaciones de integridad;

(d) Información general sobre la integridad de la Plataforma y mejores prácticas.

DataCred no está obligada a proporcionar aviso de medidas de integridad, sistemas de detección o acciones de ejecución si DataCred determina que dicho aviso comprometería la integridad de la Plataforma.

ARTÍCULO X: LIMITACIONES Y DESCARGOS DE RESPONSABILIDAD

10.1 Limitaciones de la Integridad de la Plataforma

DATACRED RECONOCE QUE NINGÚN SISTEMA DE INTEGRIDAD ES PERFECTO. USTED RECONOCE Y ACEPTA QUE:

(a) Sin Protección Completa: Las medidas de integridad de DataCred no pueden detectar ni prevenir todas las amenazas. Los adversarios sofisticados pueden evadir la detección.

(b) Falsos Positivos: Las medidas de integridad pueden generar falsos positivos, señalando incorrectamente actividad legítima como sospechosa. Esto puede resultar en restricciones temporales, demoras o inconvenientes.

(c) Falsos Negativos: Las medidas de integridad pueden no detectar amenazas reales, permitiendo que la actividad fraudulenta o manipuladora afecte la Plataforma.

(d) Impacto en la Puntuación: La manipulación no detectada puede afectar las Puntuaciones o evaluaciones, y la manipulación corregida puede no restaurar completamente las Puntuaciones a su estado anterior a la manipulación.

(e) Impacto en el Usuario: Las medidas de integridad pueden afectar a los Usuarios legítimos, incluyendo restricciones de cuenta, demoras o requisitos de verificación adicionales.

10.2 Descargo de Responsabilidad Completo

DATACRED NO HACE NINGUNA DECLARACIÓN, GARANTÍA O ASEGURAMIENTO RESPECTO A:

(a) La Efectividad de las Medidas de Integridad: DataCred no garantiza que sus medidas de integridad detectarán, prevendrán o mitigarán todas las amenazas.

(b) La Precisión de los Sistemas de Detección: DataCred no garantiza que sus sistemas de detección estén libres de errores, incluyendo falsos positivos y falsos negativos.

(c) La Integridad de los Datos de la Plataforma: DataCred no garantiza que todos los datos de la Plataforma sean precisos, completos o estén libres de manipulación.

(d) La Integridad de las Puntuaciones: DataCred no garantiza que ninguna Puntuación esté libre de los efectos de manipulación o fraude.

(e) La Operación Continua de las Medidas de Integridad: DataCred puede modificar, suspender o descontinuar cualquier medida de integridad en cualquier momento sin previo aviso.

(f) La Disponibilidad de Información de Integridad: DataCred puede negarse a divulgar información relacionada con la integridad a los Usuarios.

10.3 Sin Responsabilidad por Fallos de Integridad de la Plataforma

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATACRED, SUS AFILIADAS, FUNCIONARIOS, DIRECTORES, EMPLEADOS, AGENTES Y REPRESENTANTES NO SERÁN RESPONSABLES POR:

(a) Cualquier fallo en detectar, prevenir o mitigar cualquier amenaza a la integridad;

(b) Cualquier manipulación, fraude o abuso no detectado de la Plataforma;

(d) Cualquier impacto en las Puntuaciones, datos o Cuentas resultante de amenazas o medidas de integridad;

(e) Cualquier inconveniente, demora o restricción causada por las medidas de integridad;

(f) Cualquier divulgación de información en relación con una Investigación de Integridad cuando sea requerido por ley;

(g) Cualquier acción tomada o no tomada en respuesta a una amenaza a la integridad;

(h) Cualquier decisión respecto a la acción de ejecución apropiada;

(i) Cualquier remisión de información a las autoridades legales o regulatorias.

10.4 Esta Política No es una Garantía

ESTA POLÍTICA NO ES:

(a) Una garantía de precisión de datos o integridad de la Plataforma;

(b) Una garantía o aseguramiento de seguridad;

(d) Una promesa de tomar acciones específicas en respuesta a amenazas específicas;

(e) Una limitación del derecho de DataCred a tomar cualquier acción que considere necesaria para proteger la integridad de la Plataforma.

ARTÍCULO XI: DISPOSICIONES GENERALES

11.1 Separabilidad

Si cualquier disposición de esta Política se considera ilegal, nula o inaplicable, dicha disposición será separada, y las disposiciones restantes permanecerán en pleno vigor y efecto.

11.2 Acuerdo Completo

Esta Política, junto con los Términos de Servicio, la Política de Privacidad, la Política de Uso Aceptable y cualquier otra política incorporada, constituye el acuerdo completo entre usted y DataCred con respecto a la integridad de la Plataforma y sustituye todos los acuerdos, entendimientos o comunicaciones anteriores o contemporáneos, ya sean escritos u orales.

11.3 No Renuncia

La falta de DataCred de hacer cumplir cualquier disposición de esta Política no constituirá una renuncia a dicha disposición ni al derecho de hacer cumplir dicha disposición en el futuro. La falta de DataCred de tomar medidas contra una amenaza o violación particular no renunciará a su derecho de tomar medidas contra esa amenaza o violación o cualquier otra en el futuro.

11.4 Cesión

Usted no puede ceder sus derechos u obligaciones bajo esta Política sin el consentimiento previo por escrito de DataCred. DataCred puede ceder sus derechos y obligaciones bajo esta Política sin su consentimiento a cualquier afiliada, sucesor en interés o adquirente de la totalidad o una parte sustancial de los activos o el negocio de DataCred.

11.5 Supervivencia

Las disposiciones de esta Política que por su naturaleza debieran sobrevivir a la terminación de su Cuenta o uso de la Plataforma sobrevivirán, incluyendo las prohibiciones sobre el uso futuro de la Plataforma, las obligaciones de confidencialidad, los descargos de responsabilidad y limitaciones de responsabilidad, y la disposición de ley aplicable.

11.6 Derecho a Modificar

DATACRED SE RESERVA EL DERECHO DE MODIFICAR, ENMENDAR O ACTUALIZAR ESTA POLÍTICA EN CUALQUIER MOMENTO, CON O SIN AVISO. LAS MODIFICACIONES ENTRARÁN EN VIGOR AL SER PUBLICADAS EN LA PLATAFORMA O EN OTRA FECHA QUE DATACRED PUEDA ESPECIFICAR. SU USO CONTINUO DE LA PLATAFORMA DESPUÉS DE LA FECHA DE VIGENCIA DE CUALQUIER MODIFICACIÓN CONSTITUYE SU ACEPTACIÓN DE LA POLÍTICA MODIFICADA.

DataCred puede modificar las medidas de integridad, los sistemas de detección y los protocolos de ejecución en cualquier momento sin previo aviso para mantenerse a la vanguardia de las amenazas en evolución. Dichas modificaciones operativas no requieren enmienda de esta Política.

11.7 Ley Aplicable

Esta Política se regirá e interpretará de conformidad con las leyes del Estado de Wyoming, sin tener en cuenta sus principios de conflicto de leyes. La Convención de las Naciones Unidas sobre los Contratos de Compraventa Internacional de Mercaderías (CISG) no será aplicable.

11.8 Idioma Oficial

Todas las comunicaciones y avisos bajo esta Política se realizarán en inglés.

11.9 Información de Contacto

Los reportes de sospechas de violaciones de integridad pueden enviarse a:

DataCred LLC

Attn: Platform Integrity Team

Sheridan, WY 82801, USA

Correo Electrónico: [email protected]

Las preguntas o inquietudes sobre esta Política pueden dirigirse a:

DataCred LLC

Attn: Legal Department

Sheridan, WY 82801, USA

Correo Electrónico: [email protected]

APÉNDICE A: MATRIZ DE AMENAZAS A LA INTEGRIDAD

|----------------------|----------|----------------------|------------------|

| Fraude de Identidad | Identidad sintética, suplantación | Análisis biométrico, referencias cruzadas de bases de datos, inteligencia de dispositivos | Terminación inmediata, prohibición permanente |

| Manipulación de Puntuaciones | Juego de transacciones, coordinación | Analítica conductual, análisis de grafos, detección de anomalías | Terminación, anulación de puntuación |

APÉNDICE B: MATRIZ DE GRAVEDAD DE EJECUCIÓN

|-------------------|----------|-------------------|-------------------|

DataCred LLC | Sheridan, WY 82801, USA | Sheridan, Wyoming | [email protected]

ESTE ES UN DOCUMENTO LEGALMENTE VINCULANTE. SI TIENE PREGUNTAS, CONSULTE CON UN ASESOR LEGAL.

*FIN DE LA POLÍTICA DE INTEGRIDAD DE LA PLATAFORMA*