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NOMOS 13

Fuentes y enfoque

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NOMOS 13 es una propuesta normativa desarrollada en este libro. Las preguntas de auditoría y los escenarios aquí presentados no son resultados de una investigación de campo realizada. También son ficticios los ejemplos que aluden a una puntuación NOMOS o a una declaración de conformidad; el libro no certifica ningún sistema.

Las publicaciones siguientes indican las fuentes de determinados conceptos consolidados y distinciones técnicas. Estas referencias no implican que las personas o instituciones citadas respalden NOMOS 13. Los registros técnicos y las reglas de máquina son esquemas explicativos; no pueden utilizarse como software operativo, esquema universal de datos ni garantía de seguridad de una aplicación. El sufijo .example en los nombres de dominio indica un uso ilustrativo.

Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial (AI RMF 1.0)

National Institute of Standards and Technology · 2023

Contexto de gestión de riesgos. Esto no es evidencia de que NOMOS haya sido validado.

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf

Principios de IA de la OCDE

OCDE · 2019; actualizado en 2024

Una referencia contextual para los derechos humanos, la transparencia y la responsabilidad.

https://oecd.ai/en/ai-principles

La privacidad como integridad contextual

Helen Nissenbaum · 2004 · Washington Law Review 79(1), 119

Fuente del concepto de integridad contextual tratado en el artículo 4.

https://digitalcommons.law.uw.edu/wlr/vol79/iss1/10/

La protección de la información en los sistemas informáticos

Jerome H. Saltzer y Michael D. Schroeder · 1975

Fuente consolidada del principio de mínimo privilegio tratado en el artículo 6.

https://web.mit.edu/Saltzer/www/publications/protection/

Hacer que los reintentos sean seguros con las API idempotentes

Malcolm Featonby · Amazon Builders’ Library

Distinción, tratada en el artículo 6, entre un identificador de operación y la conducta de una API que impide realmente la repetición de un efecto.

https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/

Semántica HTTP (RFC 9110)

Roy Fielding, Mark Nottingham y Julian Reschke, editores · 2022

Distinción entre HTTP 200 y HTTP 202 tratada en el artículo 8, en especial en las secciones 15.3.1 y 15.3.3.

https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9110.html#section-15.3

Fuentes consultadas el 10 de septiembre de 2026. Las fechas posteriores en los casos pertenecen a la narrativa ficticia.

INVESTIGACIÓN / APLICACIÓN

Aplique el método publicado a un sistema real.

La investigación fija los límites de evidencia y medición. Los programas GEO y de IA de NobleJackal usan ese marco para diagnosticar, implementar y medir el trabajo acordado en sitios y operaciones reales.