LLM получает "Кандидат: [REDACTED:FULL_NAME], [REDACTED:PASSPORT_RF], [REDACTED:PHONE], [REDACTED:BANK_CARD], [REDACTED:EMAIL]",}
ПДн не покидают ваш контур. Пользователь получает ответ от LLM
80% сотрудников сливают ПДн в LLM
ИИ-инициативы блокируются
42,5% компаний останавливают внедрение ИИ из-за страха утечки данных
Риски утечки ПДн
Штрафы по 152-ФЗ (до 18 млн ₽), отзыв лицензии ЦБ РФ
DLP генерируют шум
24% ложных срабатываний блокируют работу сотрудников с ИИ
Пайгард - корпоративный AI Guardrails
Устанавливается в корпоративном контуре (on - premise)
Устанавливается как прокси между ИИ - приложениями и API к облачным LLM на виртуальных машинах или в контейнерах, не требует для работы GPU, интегрируется с Prometheus / Grafana
Перехватывает и маскирует персональные данные
Детектирует основные типы ПДн -паспорт РФ, телефон РФ, email, номера банковских карт, ИНН, СНИЛС, даты рождения, ОГРН / ОГРНИП, номера банковского счёта, ФИО и адреса
Ведет журнал инцидентов для службы ИБ
Инциденты с ПДн сохраняются в журнале и доступны на для анализа в SIEM службой ИБ
Вопрос - Ответ
Чем отличается от DLP?
DLP дает много ложных срабатываний и существенные задержки, Пайгард — точность > 90%, задержка по P95 < 50 мс
Соответствует ли 152-ФЗ?
Да, разворачивается оn-рremise, персональные данные не покидают контур
Как быстро внедряется?
Разворачивается в контейнерах за 15 минут, бесплатный пилот (PoC, proof-of-concept) за 2 недели
Заявка на бесплатный пилот
Развернем Пайгард в вашем контуре и предоставим 2 недели на тестирование бесплатно
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности