Контентная безопасность LLM · на русском

SCID — LLM guardrails


Слой защиты между вашими приложениями и языковыми моделями: маскирует персональные данные, блокирует вредоносный контент и применяет детерминированные политики — не меняя код приложений. Данные не покидают периметр.

Маскировка ПДн (ИНН, СНИЛС, паспорт, карты) ML-классификация вредоносности Данные не покидают периметр
01

LLM удобны — и рискованны

Подключая языковые модели, бизнес сталкивается с утечкой персональных данных во внешние сервисы, генерацией вредоносного контента и отсутствием аудита — особенно для русскоязычных данных и требований ФЗ-152.

Утечка ПДн

Пользователи присылают ИНН, паспорта, телефоны — и они уходят к внешнему провайдеру без контроля.

Вредоносный контент

Промпты и ответы содержат запрещённые категории; ручная модерация не масштабируется.

Нет аудита

Трудно доказать, что и почему заблокировано или замаскировано — нет единого журнала решений.

02

Что делает SCID — LLM guardrails

Приватность ПДн

Детекция и маскировка персональных данных до отправки в модель.

Защита контента

ML-классификация вредоносности по категориям, блокировки запроса и ответа.

Политики

Профили безопасности как данные (GitOps), детерминированные решения, горячая перезагрузка.

Аудит

Каждое решение — событие в журнале: сигналы, действие, латентность. Только метаданные.

03

Как работает · пайплайн

Каждый запрос и ответ проходит управляемый конвейер: дешёвые проверки раньше, дорогие — позже; ПДн маскируются до отправки наружу. Нативный русский, без перевода.

Запрос content-policy<5 мс pii-serviceмаскировка guard-serviceML decide_requestALLOW/BLOCK… LLM decide_responsePASS/REDACT…
04

Развёртывание · в вашем периметре

Self-hosted

Контейнеры на вашей инфраструктуре. content-policy и детекция ПДн — CPU-only.

Данные не покидают периметр

ПДн маскируются до любых внешних вызовов; ML-guard — локально (GPU) или с предварительной маскировкой.

Прозрачно для приложений

Подключение через LLM-прокси; приложения не меняются. Профили — через Git.

05

Безопасность · спроектировано под ФЗ-152

Маскировка персональных данных, локализация обработки, журнал решений (только метаданные) и детерминированные политики помогают выстроить процессы в соответствии с требованиями к обработке персональных данных в РФ.

06

Посмотрите решение в действии

Откройте живой демо-стенд с контрастом «с защитой / без защиты» или оставьте заявку — покажем на ваших сценариях.

07

Частые вопросы

Меняется ли код приложений?

Нет. Защита подключается на уровне LLM-прокси — приложения работают как прежде.

Уходят ли персональные данные наружу?

ПДн маскируются до любых внешних вызовов. ML-guard в remote-режиме получает уже замаскированный текст.

Поддерживается ли русский язык?

Да, нативно: морфология, падежи, российские форматы ИНН/СНИЛС/паспорта/карт — без перевода.

Что при сбое детектора?

Поведение определяется политикой профиля (fail-closed). «Тихого» разрешения всего при ошибке не бывает.