Связаться с нами
О продукте
ИИ в продакшене как новый периметр атаки
Промпты несут чувствительные данные, модели подвержены инъекциям, а доступ к ним почти не контролируется.
Задача
Как её решает AppSec.AIGate
Промпт-инъекции
Скрытые инструкции перехватывают поведение модели и обходят логику приложения.
Защита от инъекций и джейлбрейк-атак
Обнаружение и блокировка атак до того, как они достигнут модели.
Утечка данных
Персональные данные, секреты и коммерческая тайна уходят в промптах во внешние модели.
Защита от утечки данных
Автоматическое маскирование персональных данных, секретов и токенов; кастомные политики не дают конфиденциальной информации покинуть контур.
Нет контроля доступа
Команды обращаются к моделям без единых политик, лимитов и контроля.
Политики и контроль доступа
Гибкие правила доступа по командам, ролям и приложениям с лимитами и квотами.
Зоопарк провайдеров
Каждое приложение ходит к своей модели со своими ключами — периметр размыт.
Маршрутизация между моделями
Единая точка контроля безопасности для любых провайдеров и локальных LLM.
Нет аудита
Невозможно расследовать инцидент: запросы к ИИ не логируются и не прозрачны.
Аудит и наблюдаемость
Полное логирование запросов, метрики и трассировка для расследования инцидентов.
Своя специфика рисков
Готовых правил не хватает под отраслевые и внутренние требования.
Кастомные детекторы
Расширение системы собственными детекторами без изменения кода и без участия вендора.
Как это работает
Запрос идёт к модели через шлюз — и проверяется в обе стороны
Приложение ничего не переписывает: меняется только адрес, по которому оно обращается к модели.
1
Приложение обращается к шлюзу
Тот же формат API, что у модели. Код менять не нужно — в настройках меняется только адрес и ключ.
2
Шлюз проверяет запрос
Ищет инъекции и джейлбрейки, маскирует персональные данные и секреты, применяет политики команды. Опасный запрос до модели не доходит.
3
Ответ модели тоже проверяется
Фильтрация опасного контента и утечек, запись в журнал. Приложение получает уже безопасный ответ.
Развёртывание
Три сценария развёртывания
Шлюз ставится внутри вашей инфраструктуры — данные не покидают контур.
В вашем контуре (on-premise)
Docker Compose или Kubernetes (Helm-чарт) на серверах заказчика. Трафик к моделям не выходит за пределы инфраструктуры.
Закрытый контур без интернета
Работа с локально развёрнутыми LLM, обновление правил и детекторов офлайн-пакетами.
Гибрид с внешними моделями
Внутренние приложения ходят к внешним провайдерам только через шлюз — с маскированием данных и аудитом.
Базовая конфигурация разворачивается за 1–2 дня.
Модули AppSec.AIGate
Шесть модулей защиты внутри одного шлюза
Детектор угроз
Блокировка атак на модели
- –Джейлбрейк-атаки
- –Промпт-инъекции и ролевые сценарии
Защита от обхода
Защита от обфускации
Многоступенчатая защита: нормализация текста запросов, детекция Unicode-обхода, гомоглифов и скрытых символов на нескольких уровнях проверки.
Расширение системы
Кастомные детекторы
Произвольное пользовательское расширение системы собственными детекторами — максимально полная настройка функционала без привлечения вендора и без ожидания релизов.
Контентная безопасность
9 категорий
Специализированная ML-модель для анализа безопасности ответов LLM на чувствительные темы.
Безопасно0.0–0.4
Спорно0.5–0.8
Опасно0.9–1.0
Детектор персональных данных
Маскировка чувствительных данных
Комбинация алгоритмов:
- –RegEx шаблоны
- –NER
- –Валидация данных
Сервис политик контента
Правила фильтрации по словам и паттернам
Списки фильтрации для точечной настройки безопасности под специфику бизнеса:
- –Чёрные списки (запрещённые слова)
- –Белые списки (исключения)
- –Поддержка RegEx паттернов
- –Блокировка по языку
Сценарии использования
Как AppSec.AIGate обеспечивает безопасность ИИ
Схема защиты AI-агента
Риски: неконтролируемые вызовы инструментов · утечки · цепочки атак.
Пользователь
→
AppSec.AIGate
инспекция входа
→
AI-агент
Оркестратор · планирование и выполнение
tool calls
→
AppSec.AIGate
инспекция вызовов
→
Пользователь
ответ получен
Внешний инструмент
Web · API
База данных
база данных · база знаний
Внешний инструмент
Файл - Выполнение
Риски агентов
- ›Неконтролируемый вызов инструмента
- ›Промпт-инъекции через инструменты
- ›Эксфильтрация данных через API
- ›Чрезмерные права доступа
ДОРОЖНАЯ КАРТА Q3–Q4 2026
В разработке
- Инспекция вызовов инструментов агентами
- Анализ контента, к которому обращается агент
- Политики по имени / параметру инструментов
Схема защиты RAG-системы
Риски: промпт-инъекции в контексте · утечка из БД знаний · персональные данные в чанках.
Пользователь
запрос
→
AppSec.AIGate
инспекция запроса
→
RAG Orchestrator
retrieval + augment
→
LLM-модель
генерация ответа
→
AppSec.AIGate
инспекция ответа
Vector DB / KB
база знаний — источник контекста для модели
Риски базы знаний
- ›Промпт-инъекции
- ›Персональные данные в документах
- ›Отравление контекста
AppSec.AIGate уже закрывает
- ✓Аудит запросов
- ✓Паттерны джейлбрейк / промпт-инъекций
ДОРОЖНАЯ КАРТА Q3 2026
RAG Firewall
Защита от промпт-инъекций в контексте + защита персональных данных на уровне чанков. Анализ передаваемых документов на утечки.
Как AppSec.AIGate покрывает угрозы ИИ
Российские и международные стандарты
Приказ ФСТЭК № 117 ФСТЭК БДУ · раздел ИИ (инфраструктура оператора) OWASP Top 10 для LLM
Приказ ФСТЭК № 117
закрывает часть требований, относящихся к ИИ Требования пункта 60: использование ИС не по назначению за счёт воздействия на наборы данных, применяемые модели ИИ и их параметры, процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.
Требования пункта 61: А) в случае строгих шаблонов — определены строгие шаблоны запросов пользователей и ответов ИИ, и обеспечен контроль соответствия; Б) в случае свободной формы запросов и ответов — определены допустимые тематики запросов, определены форматы ответов ИИ в соответствии с тематиками, и обеспечен контроль соответствия.
ФСТЭК БДУ · раздел ИИ
(инфраструктура оператора)
СП.1 DoS / Rate limiting · частичное
СП.2 Промпт-инъекции / RAG-атаки
СП.3 Джейлбрейк / состязательные атаки
СП.5 Утечка системного промпта / агенты
СП.6 Кража модели (rate limiting) · частичное
СП.7 Исчерпание квоты токенов
OWASP Top 10 для LLM
- LLM01: промпт-инъекции
- LLM02 Раскрытие конфиденциальной информации: утечка конфиденциальной информации
- LLM05 Некорректная обработка вывода: некорректная обработка выходных данных
- LLM07 Утечка системного промпта: утечка системных инструкций
FAQ
Частые вопросы
Нужно ли менять код приложений для внедрения?
Нет. AppSec.AIGate работает как прозрачный прокси-шлюз между приложениями и моделями — интеграция не требует изменения кода.
С какими моделями и провайдерами совместим AppSec.AIGate?
С OpenAI, Azure, Anthropic, YandexGPT, ГигаЧат, а также с локально развёрнутыми LLM.
Соответствует ли решение требованиям РФ?
Да. AppSec.AIGate разработан с учётом требований Приказа ФСТЭК № 117 и раздела ИИ БДУ ФСТЭК, а также покрывает ключевые угрозы OWASP Top 10 для LLM.
Как быстро можно развернуть AppSec.AIGate?
Базовая конфигурация разворачивается за 1–2 дня; сроки полного внедрения политик зависят от контура и сценариев использования.
