El peligro real de los “Public Buckets” en Data Analytics y Machine Learning
En analítica y ML es habitual volcar datasets a buckets “temporales” para acelerar experimentos. Cuando esos buckets quedan públicos (lectura o, peor, escritura), el riesgo pasa de fuga de PII a manipulación de datos y abuso de infraestructura. Esta guía operativa explica cómo se generan estos puntos ciegos, cómo detectarlos y cómo cerrar la exposición sin romper pipelines.