AI Security решение для Enterprise
Защищает данные, предотвращает AI-атаки и контролирует контент при использовании LLM и AI-агентов — прозрачно для пользователей, без изменения бизнес-процессов
- On-prem периметр
- Входит в реестр отечественного ПО
- 152-ФЗ совместимо
- 25+ типов данных
типов чувствительных данных из коробки
enterprise-клиентов в защищённом периметре
обработка персональных данных без выхода за периметр
данные не покидают контур компании
Четыре риска, которые останавливают масштабирование enterprise AI
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
Prompt Injection и Jailbreak-атаки
Злоумышленники манипулируют входными запросами, чтобы обойти ограничения моделей и нарушить бизнес-логику AI-агентов. Взлом одного звена — остановка всей операции
Неприемлемый и репутационно опасный контент
LLM могут генерировать токсичные, политически чувствительные или запрещённые 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.
AI Security шлюз между вашими сотрудниками и LLM
Jay Guard работает как прозрачный прокси: перехватывает запросы и ответы, применяет политики безопасности и ведёт полный аудит — без изменения интерфейсов и бизнес-процессов
Поток данных
| ALLOW user@corp.ru → GigaChat | |
| REDACT ФИО + ИНН замаскированы [×3] | |
| DENY коммерческая тайна обнаружена |
-
Инспекция запросов и ответов
Анализирует весь трафик между приложением и LLM в обоих направлениях. Распознаёт 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. Политики настраиваются централизованно и применяются ко всем продуктам 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
Четыре модуля. Один защитный слой
Модули лицензируются независимо. Доступная функциональность определяется составом выбранных модулей.
- Защита от утечек данных
- Защита от Prompt Injection и Jailbreak
- Контент-фильтрация
- Защита коммерческой тайны и ноу-хау
Распознаёт 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
Выявляет скрытые и вложенные инструкции, попытки обойти ограничения модели и нарушить бизнес-логику AI-агентов.
- Обнаружение Prompt Injection и Jailbreak-атак
- Выявление скрытых и вложенных инструкций в запросах
- Блокировка опасных запросов до передачи в LLM
- Агентная безопасность: контроль цепочек действий AI-агентов
Контролирует генерируемый и обрабатываемый контент. Применяет корпоративные политики к входящим и исходящим сообщениям.
- Распознавание агрессии и токсичности
- Фильтрация NSFW и запрещённого контента
- Контроль политически чувствительных материалов
- Настраиваемые корпоративные и регуляторные политики
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
OWASP LLM Top 10
Международный открытый стандарт десяти ключевых рисков безопасности при использовании LLM. Используется в enterprise-среде как базовый чеклист
| РИСК | ОПИСАНИЕ | СТАТУС Jay Guard |
|---|---|---|
| LLM01 Prompt Injection | Манипуляция входными данными для обхода ограничений модели | Покрыто |
| LLM02 Sensitive Information Disclosure | Утечка конфиденциальных данных через запросы и ответы LLM | Покрыто |
| LLM05 Improper Output Handling | Некорректная обработка выходных данных модели | Частично* |
| LLM06 Excessive Agency | Неконтролируемые действия AI-агентов | Частично* |
| LLM07 System Prompt Leakage | Утечка системных инструкций через пользовательские запросы | В разработке |
| LLM08 Vector and Embedding Weaknesses | Уязвимости векторных представлений и RAG-систем | Частично* |
Разворачивается в вашем контуре
Jay Guard поддерживает on-prem и гибридное развёртывание. Данные не покидают периметр компании
Jay Guard в работе — каждый день
Enterprise-компании из финансового сектора, страхования и ритейла используют Jay Guard как защитный слой для корпоративных AI‑решений.
сотрудников ежедневно работают с LLM в защищённом периметре
сотрудников ежедневно работают с LLM в защищённом периметре
сотрудников ежедневно работают с LLM в защищённом периметре
Встроенный слой безопасности
Just AI Agent Platform
Jay Guard обеспечивает сквозную безопасность AI-сценариев для всей экосистемы продуктов Just AI.
Нативно интегрирован со всей платформой — единая политика безопасности применяется везде.
Не отдельный шлюз — причина доверять корпоративному AI целиком.
Обсудим задачи безопасности AI в вашей компании
Покажем Jay Guard в работе на реальных данных вашей инфраструктуры.
Ответим на вопросы по архитектуре, 152-ФЗ и интеграции с текущим стеком