AI Privacy Gateway

Почему ваш ИБ-отдел блокирует ИИ

🔒

Утечка PII

ФИО, паспорта, номера карт, медицинские записи отправляются в облако без защиты. Один инцидент может стоить миллионы.

⚖️

Регуляторные риски

GDPR, HIPAA, 152-ФЗ требуют защиты персональных данных. Использование облачных LLM без анонимизации — прямое нарушение.

🚫

Блокировка инноваций

Команды хотят использовать ИИ для повышения продуктивности, но ИБ-отдел запрещает. Бизнес теряет конкурентное преимущество.

Решение: AI Privacy Gateway

Легковесный on-premise шлюз, который перехватывает запросы к облачным LLM и автоматически удаляет конфиденциальные данные перед отправкой.

Данные очищаются до того, как покинут ваш периметр. В облако уходит только обезличенный текст. Ответ возвращается, и данные восстанавливаются для вашего приложения.

Результат: ИБ-отдел доволен, команда использует ИИ, бизнес получает конкурентное преимущество.

// Исходный запрос
const prompt = "Пациент Иван Иванов, паспорт 4510 123456...";
 
// После анонимизации
const safePrompt = "Пациент [PERSON_1], паспорт [ID_1]...";

Ключевые возможности

⚡

Низкая задержка

Анонимизация занимает < 100 мс. Пользователи не замечают разницы.

🎯

Точность 99%+

Используем ансамбль моделей: Regex + NER + специализированные модели для медицины и финансов.

🔧

Гибкая настройка

YAML-конфиг для определения типов данных. Адаптация под специфику вашего бизнеса за минуты.

📊

Аудит и логи

Полная прозрачность: кто, когда, какие данные были анонимизированы. Готово для проверок.

🌍

Мультиязычность

Поддержка 30+ языков, включая русский. Работает с любыми данными.

🚀

Быстрый запуск

Docker-контейнер или Helm-чат. Развертывание в Kubernetes за 1 день.

Как это работает

Запрос

Ваше приложение отправляет промпт в шлюз вместо прямого вызова OpenAI

Анонимизация

Шлюз находит и заменяет PII на токены ([PERSON_1], [ID_1])

Облако

Обезличенный текст отправляется в GPT-4/Claude

Восстановление

Ответ возвращается, токены заменяются обратно на реальные данные

Расширение: Локальные LLM для максимальной экономии

После внедрения шлюза анонимизации вы получаете полную картину ваших расходов на облачные LLM. Наш анализ показывает, что 70-80% корпоративных запросов можно обрабатывать локально с экономией до 90%.

70-90%

Экономия на токенах

Снижение затрат на API облачных провайдеров

100%

Суверенитет данных

Данные никогда не покидают ваш периметр

< 50мс

Задержка ответа

Мгновенная обработка без сетевых задержек

Сравнение затрат: Облако vs Локально

☁️ Только облачные LLM

Стоимость 1M токенов (GPT-4) $60
Месячные расходы (10M запросов) $15,000+
Задержка (latency) 500-2000мс
Риск утечки данных Высокий
Зависимость от провайдера Полная

🖥️ Гибридная архитектура

Стоимость 1M токенов (Llama-3 локально) $0.50
Месячные расходы (10M запросов) $2,000-3,000
Задержка (latency) 50-200мс
Риск утечки данных Нулевой
Зависимость от провайдера Минимальная

Архитектура гибридной системы

📱

Ваше приложение

Отправляет запросы

→

🔐

Анонимизация + Роутинг

→

🧠

Локальные LLM

Llama-3, Qwen, Mistral
(простые задачи)

→

☁️

Облачные LLM

GPT-4, Claude
(сложные задачи)

Умный роутинг: Шлюз автоматически определяет сложность запроса и направляет его на локальную модель (быстро, дешево) или в облако (мощно, для сложных задач).

Используйте облачные LLM безопасно