Ваши данные не должны учить чужой ИИ

сотрудников используют LLM на работе

68%

компаний запрещают ИИ — без эффекта

74%

средняя стоимость утечки данных в России

51 млн ₽

штраф по 152-ФЗ за нарушение локализации ПДн

до 18 млн ₽

Источники: Gartner 2024, InfoWatch 2024, 152-ФЗ.

1. 01

   Сотрудник или система

   Пишет запрос с реальными данными — в веб-чате или через привычный OpenAI/Anthropic SDK.

2. 02

   Айтечество

   Находит ПДн, реквизиты, суммы и секреты, заменяет их псевдонимами по политике компании.

3. 03

   LLM-провайдер

   Получает только псевдонимы. Ответ возвращается через шлюз, и данные подставляются обратно — в том числе в потоковом ответе.

• Псевдонимы разворачиваются в ответе автоматически, с учётом падежей: [ФИО_1:род] → «Иванова Сергея».
• Шлюз не хранит содержимое запросов и ответов — только метаданные для аудита.
• Если маскирование не удалось, запрос не уходит к модели. Никогда не отправляем данные «как есть».

• Персональные данные

  ФИО, дата рождения, паспорт, СНИЛС, полис ОМС, водительское удостоверение

  Псевдонимизация

• Контактные данные

  Телефоны, e-mail, почтовые адреса, IP-адреса

  Псевдонимизация

• Финансовые данные

  Счета, БИК, номера карт, IBAN, суммы сделок

  Псевдонимизация или диапазон

• Корпоративные идентификаторы

  ИНН, ОГРН, КПП, названия организаций

  Псевдонимизация

• Коммерческая тайна

  Названия проектов, продуктов, кодовые имена — через словари и шаблоны

  Псевдонимизация или блокировка

• Медицинские данные

  Диагнозы и коды МКБ-10

  Блокировка или псевдонимизация

• Учётные данные

  Пароли, токены, API-ключи, приватные ключи, строки подключения

  Полная блокировка

• Геолокация

  Координаты, географические названия

  Псевдонимизация

• Пользовательские правила

  Любые данные по вашим регулярным выражениям и словарям

  Настраиваемые правила

4 режима реакции

• Псевдонимизация

  Замена на [ФИО_1], [ИНН_1] с восстановлением в ответе.

• Обобщение

  Замена диапазоном: «47 млн ₽» → «40–50 млн ₽». Не восстанавливается.

• Блокировка

  Запрос не уходит к модели, сотрудник видит причину.

• Предупреждение

  Запрос проходит, но сотрудник и ИБ получают уведомление.

• OpenAI-совместимый API

  /v1/chat/completions, /v1/embeddings, /v1/models — со стримингом, инструментами и structured output.

• Anthropic-совместимый API

  /v1/messages со стримингом, инструментами и thinking — для SDK Anthropic и совместимых клиентов.

• Веб-чат для сотрудников

  Привычный интерфейс чата: история хранится только в браузере, «что увидела модель» — по кнопке.

• Mask / unmask API

  Маскирование и восстановление текста для своих систем: RAG-индексов, тикетов, документов.

• On-premise

  Helm-чарт для установки в Kubernetes заказчика — для компаний с жёсткими требованиями ИБ.

• LLM-провайдеры в вашем регионе

  YandexGPT, GigaChat и ваши собственные OpenAI-совместимые модели (vLLM, Ollama и др.). Зарубежные провайдеры, не обслуживающие Россию, в российском регионе недоступны.

В планах: Браузерное расширение, плагин для Microsoft 365 Copilot, SSO (SAML) и синхронизация с LDAP/AD.

• 152-ФЗ, ст. 12

  Трансграничная передача: реальные ПДн не покидают периметр — провайдер получает псевдонимы.

• 152-ФЗ, ст. 19

  Технические меры защиты: псевдонимизация, разграничение доступа, журнал запросов без содержимого.

• 98-ФЗ «О коммерческой тайне»

  Блокировка и маскирование названий, сумм и реквизитов по вашим словарям и шаблонам.

• 152-ФЗ, ст. 18 ч. 5

  Российский регион — отдельная инсталляция в России с отдельной базой данных.

Маскирование снижает риск, но не гарантирует соответствие закону: ни один детектор не точен на 100%. Остаточные риски мы перечисляем открыто.