Jay Guard — Just AI

25+

типов данных маскирует Jay Guard, включая типы, характерные для России

20+

корпоративных клиентов используют Jay Guard

152-ФЗ

обработка персональных данных без выхода за периметр

On-prem

чувствительные данные маскируются до выхода из контура

Четыре риска, которые останавливают масштабирование AI в корпорациях

AI внедряется быстрее, чем формируются инструменты его контроля. Каждый из этих рисков реален уже сегодня и без защитного слоя становится системным

Утечки персональных данных и коммерческой тайны

Сотрудники отправляют в LLM запросы с ПДн клиентов, договорами, ценовой политикой. Нарушение 152-ФЗ происходит незаметно — пока не случается инцидент

Промпт-инъекции и джейлбрейк-атаки

Злоумышленники манипулируют входными запросами, чтобы обойти ограничения моделей и нарушить бизнес-логику ИИ-агентов. Взлом одного звена — остановка всей операции

Неприемлемый и репутационно опасный контент

LLM могут генерировать токсичные, политически чувствительные или запрещенные материалы — особенно в сценариях с внешними пользователями и клиентами компании

Отсутствие аудита и единых политик безопасности

Без централизованного контроля невозможно ответить на вопрос регулятора: кто, когда и что отправлял в LLM. Корпоративные политики не работают без механизма их применения

Как работает Jay Guard

Jay Guard работает как прозрачный прокси: обрабатывает запросы и ответы, применяет политики безопасности и ведет полный аудит — без изменения интерфейсов и бизнес-процессов

Jay Copilot

Just AI Agent Platform

Jay Knowledge Hub / RAG

↓

Прокси-слой Jay Guard

ALLOW REDACT DENY ROUTE β

↓

GigaChat

OpenAI

Caila

LLM в контуре клиента

Время	Событие
10:41:03	ALLOW user@corp.ru → GigaChat
10:41:19	REDACT ФИО + ИНН замаскированы [×3]
10:42:07	DENY коммерческая тайна обнаружена
10:43:11	ROUTED коммерческая тайна → LLM в контуре клиента

Инспекция запросов и ответов

Анализирует весь трафик между приложением и LLM в обоих направлениях. Распознает более 25 типов чувствительных данных с помощью ML NER и правил

Маскирование и восстановление данных

Заменяет чувствительную информацию в запросе на псевдонимы, сохраняя семантику. После ответа LLM восстанавливает реальные данные на стороне клиента

Гибкие политики безопасности

Три режима реакции: allow, redact, deny. Администратор настраивает политики централизованно, а Jay Guard применяет их во всех продуктах экосистемы

Полный аудит-лог

Журнал всех обращений: кто, когда, что отправлял в LLM и что получил в ответ. Интеграция с корпоративными SIEM. Ответ на любой вопрос регулятора

Роутинг запросов β

Если в запросе нашли коммерческую тайну, его не обязательно блокировать. Jay Guard направит запрос на доверенную модель, например в вашем контуре. Сотрудник продолжает работу и не ищет обходных путей во внешних сервисах, а в аудит-лог попадают причина и выбранная модель

Из каких модулей состоит Jay Guard

Вы лицензируете модули по отдельности и подключаете только те, что нужны

Защита от утечек данных

Распознает и маскирует чувствительные данные в пользовательских запросах и документах перед передачей в LLM, восстанавливает их в ответе модели

Более 25 типов данных: ФИО, телефоны, паспортные данные, реквизиты, токены, email, IP
Три режима: allow / redact / deny на каждый тип сущности
Маскирование с восстановлением данных в ответе LLM
ML NER плюс настраиваемые правила

Защита от промпт-инъекций и джейлбрейка

Выявляет скрытые и вложенные инструкции, попытки обойти ограничения модели и нарушить бизнес-логику ИИ-агентов

Обнаружение промпт-инъекций и джейлбрейк-атак
Выявление скрытых и вложенных инструкций в запросах
Блокировка опасных запросов до передачи в LLM
Агентная безопасность: контроль цепочек действий ИИ-агентовВ разработке

Контент-фильтрация

Контролирует генерируемый и обрабатываемый контент. Применяет корпоративные политики к входящим и исходящим сообщениям

Распознавание агрессии и токсичности
Фильтрация NSFW и запрещенного контента
Контроль политически чувствительных материалов
Настраиваемые корпоративные и регуляторные политикиВ разработке

Защита коммерческой тайны и ноу-хау β

Выявляет семантическую схожесть запросов с закрытыми корпоративными данными и предотвращает их несанкционированную передачу в LLM

Семантический анализ на схожесть с конфиденциальными документами
Контроль передачи договоров, ценовой политики, методологий
Предотвращение утечек ноу-хау через запросы, отправку документов или RAG-контент
Роутинг запроса с коммерческой тайной на доверенную модель вместо блокировки

Какие риски из OWASP LLM Top 10
закрывает Jay Guard

OWASP LLM Top 10 — международный открытый стандарт десяти ключевых рисков безопасности при использовании LLM. Корпоративные службы ИБ используют его как базовый перечень для проверки AI-решений

Риск OWASP LLM Top 10 2026	Описание	Статус JG	Пояснение
LLM01 — Prompt Injection	Манипуляция поведением модели через входные данные	Частично*	Выявляет промпт-инъекции и джейлбрейк в текстовых запросах, включая извлеченный текст документов, если он проходит через текстовый контур проверки. Выявление таких атак в изображениях — в разработке; аудио для этой проверки не обрабатывается.
LLM02 — Sensitive Information Disclosure	Раскрытие чувствительных данных	Частично*	Обнаруженные чувствительные данные в запросах и поддерживаемых форматах документов маскируются и не передаются в LLM. Не покрываются утечки данных, запомненных при обучении или дообучении модели, и побочные каналы: время ответа, размер трафика, особенности кеша.
LLM03 — Excessive Agency	Опасные действия из-за избыточных полномочий и автономности ИИ-агентов	В работе	Разрабатываются механизмы отслеживания вызовов инструментов ИИ-агентов, в том числе через MCP.
LLM08 — Hidden Context Exposure	Раскрытие системных инструкций и скрытого контекста	Частично*	Детектор промпт-инъекций и джейлбрейка выявляет входные запросы, направленные на извлечение системных инструкций и ограничений, и ответы модели, содержащие эти данные. Защита остальных видов скрытого контекста находится в развитии.

«Частично» означает, что Jay Guard закрывает часть векторов атаки данного риска, но не все сценарии — полное покрытие требует дополнительных архитектурных мер на стороне клиента.

Как подключается Jay Guard

В вашем контуре, в частном облаке или гибридно

Jay Guard работает на физических серверах, в Kubernetes и в гибридных схемах

Подключается без доработки приложений

Jay Guard принимает запросы в формате OpenAI API, поэтому код приложений остается прежним

Встроен в продукты Just AI

Jay Guard работает внутри Jay Copilot, Just AI Agent Platform, Jay Knowledge Hub и Caila, поэтому одна политика безопасности действует во всех продуктах

Работает с разными моделями

Jay Guard работает с GigaChat, YandexGPT, OpenAI, Anthropic и локальными моделями через Caila, поэтому вы не привязаны к одному поставщику

Как Jay Guard работает в реальных корпорациях

Более 20 корпоративных клиентов из финансового сектора, страхования, ритейла, телекома и промышленности используют Jay Guard как защитный слой для своих AI-решений

Топ-банк

3 000+

сотрудников ежедневно работают с LLM в защищенном периметре

Jay Copilot · Jay Guard

Топ-банк

1 400+

сотрудников ежедневно работают с LLM в защищенном периметре

Jay Copilot · Jay Guard

Топ-ритейлер

2 000+

сотрудников ежедневно работают с LLM в защищенном периметре

Caila · Jay Guard

Одна политика безопасности для продуктов Just AI

Jay Guard уже работает в Just AI Agent Platform, Jay Copilot и Caila. В подключенных продуктах действует одна политика безопасности, поэтому настраивать защиту отдельно не нужно

Агенты для диалогов