StarGuard AI: как бизнесу не потерять контроль, внедряя ИИ

Корпоративный искусственный интеллект уже перестал быть экспериментом. Языковые модели помогают автоматизировать рутинные задачи, ускоряют разработку, упрощают работу с документами и повышают эффективность сотрудников. Вместе с новыми возможностями появляются и новые требования к безопасности: компаниям необходимо контролировать, какие данные передаются в LLM, кто и какие модели использует, а также насколько эти процессы соответствуют внутренним политикам и требованиям регуляторов.

Именно потребность в таком контроле привела к появлению нового направления — AI Security. StarGuard AI от Orion soft представляет собой шлюз безопасности для корпоративного ИИ-контура, который позволяет централизованно управлять взаимодействием сотрудников с языковыми моделями, защищать конфиденциальную информацию и снижать риски при использовании генеративного ИИ.

Почему AI Security — это уже не опция

По мере того как генеративный ИИ становится частью корпоративных процессов, компании сталкиваются с новой задачей — обеспечить его безопасное использование. Именно поэтому AI Security постепенно формируется как самостоятельное направление, объединяющее решения для безопасного использования генеративного ИИ в корпоративной среде. 

Если раньше безопасность ИИ сводилась к ограничениям доступа к отдельным сервисам, то сегодня организациям необходимы специализированные решения, позволяющие централизованно управлять использованием LLM, защищать данные, контролировать расходы и соблюдать требования регуляторов. Для российского рынка эта категория пока только формируется, однако интерес к ней быстро растет по мере внедрения корпоративного ИИ.

Еще два года назад разговор про ИИ в компании ограничивался пилотами и энтузиастами в IT. Сегодня с языковыми моделями работают HR, юристы, служба поддержки, разработчики — фактически вся организация. Вместе с новыми возможностями появляются и новые риски, которых раньше просто не существовало. Три сценария повторяются практически в каждой компании:

1. Утечка персональных данных. Сотрудники отправляют в ChatGPT или DeepSeek документы с ФИО, паспортными данными, адресами — просто потому что это быстрее, чем спросить у безопасника, можно ли так делать.

2. Бесконтрольные расходы. Разные команды подключаются к LLM-провайдерам напрямую, и в какой-то момент выясняется, что бюджет на токены никто не считал и не ограничивал.

3. Обход политик безопасности. Сотрудники используют несанкционированные AI-сервисы и способы подключения к ним в обход корпоративных политик.

На первых этапах компании пытались решать эти задачи с помощью DLP-систем, веб-шлюзов и внутренних регламентов. Однако такие инструменты не были рассчитаны на особенности работы с генеративным ИИ: анализ запросов и ответов языковых моделей, защиту от prompt injection, централизованное управление несколькими LLM или контроль расходов на их использование.

Никита Векессер

Лидер продукта StarGuard в Orion soft

DLP-подход предполагает, что на каждое личное устройство сотрудника — телефон, планшет, ноутбук — нужно поставить агента компании, который следит за всем, что там происходит. Это создает обратный эффект: люди заводят отдельные устройства для личных нужд и переписки с ИИ в обход контроля. В итоге мы получаем еще больше теневого использования ИИ, а заодно показываем сотрудникам, что им не доверяют.

В этих условиях точечные меры — инструктаж сотрудников, запрет отдельных сервисов или DLP-политики для файлов — уже не решают задачу целиком. Компаниям нужен единый инструмент, который позволяет контролировать каждое обращение к языковой модели и системно снижать риски использования генеративного ИИ.

Что такое StarGuard AI

StarGuard AI — это шлюз безопасности для корпоративного ИИ-контура, который обеспечивает централизованный и защищенный доступ к языковым моделям. Решение позволяет использовать как российские, так и зарубежные LLM, сохраняя контроль над данными, доступом пользователей и соблюдением корпоративных политик безопасности.

При этом компания не оказывается привязана к одному поставщику ИИ. Через единый шлюз можно централизованно управлять доступом сразу к нескольким языковым моделям, выбирать наиболее подходящую для конкретной задачи и при необходимости менять используемые сервисы без перестройки внутренних процессов. 

StarGuard AI выступает единым шлюзом между пользователями и языковыми моделями. Все обращения к LLM проходят через него, что позволяет централизованно применять политики безопасности независимо от выбранного провайдера или модели.

Никита Векессер

Лидер продукта StarGuard в Orion soft

Мы подключаем шлюз не к личным устройствам сотрудников, а к конкретным информационным системам, например, к корпоративному чату с локальными и облачными моделями. Все запросы идут через шлюз, а для пользователя это еще и удобнее: в корпоративном чате уже есть модели, заточенные под конкретные задачи. В итоге у сотрудников меньше стимула уходить в личный ChatGPT — они получают более удобный инструмент, а компания сохраняет контроль.  

Такой подход упрощает внедрение генеративного ИИ в компании: пользователи продолжают работать с привычными сервисами, а администраторы получают единый механизм управления доступом, политиками безопасности и использованием языковых моделей.

Как работает StarGuard AI

В основе StarGuard AI лежит принцип проверки каждого обращения к языковой модели. Вместо того чтобы напрямую отправлять запрос в LLM, решение пропускает его через цепочку проверок, применяя заданные политики безопасности. Такой подход позволяет контролировать взаимодействие с ИИ независимо от того, какая модель используется — российская или зарубежная.

Каждый запрос проходит несколько этапов:

1. Аутентификация пользователя. При подключении пользователя система проверяет учетные данные через корпоративный Identity Provider и применяет права доступа в соответствии с ролью пользователя.

2. Проверка содержимого. Если запрос содержит документы, StarGuard AI извлекает из них текст, после чего анализирует запрос на наличие чувствительных данных, нарушений политик безопасности, prompt injection и других потенциальных угроз.

3. Применение политик безопасности. В зависимости от настроек система может пропустить запрос, заблокировать его, замаскировать конфиденциальную информацию, добавить предупреждение или перенаправить обращение на другую модель.

4. Контроль ответа модели. После обработки запроса языковой моделью ответ также проходит проверку. При необходимости StarGuard AI восстанавливает ранее замаскированные данные и фиксирует сведения о запросе, примененных политиках безопасности и расходе токенов для последующего аудита и анализа. 

Все перечисленные проверки выполняются последовательно и автоматически для каждого обращения к языковой модели, не требуя участия пользователя. В результате компания получает не просто защищенный доступ к LLM, а единый механизм контроля всего жизненного цикла взаимодействия с языковыми моделями — от аутентификации пользователя и проверки запроса до анализа ответа и регистрации событий безопасности. При этом сотрудники продолжают использовать привычные AI-инструменты, а ИТ- и ИБ-команды получают централизованный контроль без изменения пользовательских сценариев. 

Основные функции

StarGuard AI объединяет в одной платформе основные механизмы защиты корпоративного ИИ. Вместо использования нескольких разрозненных инструментов компания получает единый контур управления безопасностью генеративного ИИ: 

1. Многослойная система детекции. Выявляет попытки обхода ограничений, prompt injection, jailbreak-атаки и другие потенциально опасные запросы до того, как они попадут в языковую модель.

2. Маскирование персональных данных. Позволяет использовать облачные LLM без передачи конфиденциальной информации, автоматически скрывая чувствительные сведения в запросах и восстанавливая их в ответах.

3. Преднастроенные политики безопасности. Помогают быстро внедрить единые правила работы с ИИ и при необходимости настроить их отдельно для разных моделей, пользователей или бизнес-процессов.

4. Корпоративная авторизация. Обеспечивает централизованное управление доступом к языковым моделям на основе существующей инфраструктуры управления учетными записями.

5. Обработка файлов и вложений. Позволяет безопасно использовать документы в работе с ИИ, проверяя их содержимое перед передачей языковой модели.

6. Учет токенов и контроль расходов. Дает прозрачную картину использования LLM, помогает анализировать потребление ресурсов и управлять затратами на генеративный ИИ.

Благодаря такому подходу организации могут не только снизить риски утечки данных и нарушения корпоративных политик, но и сделать использование генеративного ИИ более управляемым и прозрачным. 

Что получает бизнес

В результате внедрения StarGuard AI компания получает не только дополнительный уровень защиты, но и инструмент централизованного управления корпоративным ИИ. Это позволяет:

• безопасно масштабировать использование генеративного ИИ;

• минимизировать риск утечки конфиденциальной информации;

• централизованно контролировать использование различных языковых моделей;

• управлять расходами на использование LLM;

• соблюдать внутренние политики безопасности и требования регуляторов;

• ускорять внедрение новых AI-сервисов без роста рисков.

В совокупности эти возможности помогают сделать использование корпоративного ИИ более безопасным, прозрачным и управляемым. 

Таким образом, StarGuard AI помогает решить одну из ключевых задач корпоративного внедрения генеративного ИИ. Компания может развивать AI-сервисы без компромиссов между скоростью внедрения, защитой данных и эффективным управлением корпоративным ИИ. Благодаря этому использование ИИ становится более предсказуемым и масштабируемым, а контроль над данными и корпоративными политиками сохраняется на всех этапах работы. 

Кому подойдет StarGuard AI

StarGuard AI ориентирован на компании, которые уже используют генеративный ИИ или находятся на этапе его масштабирования. В первую очередь речь идет об организациях, которым важно сохранить контроль над корпоративным AI-контуром, использованием языковых моделей и безопасностью данных:

1. Крупные компании и Enterprise-бизнес, где генеративный ИИ одновременно используют разные подразделения, а требования к безопасности и управлению доступом централизованы.

2. Организации, работающие с персональными и конфиденциальными данными — финансовые организации, промышленные предприятия, государственный сектор и другие компании, для которых критично исключить передачу чувствительной информации во внешние LLM.

3. Компании, внедряющие внутренние AI-сервисы — корпоративных помощников, чат-ботов, Copilot-подобные решения и AI-агентов, работающих с документами и взаимодействующих с внешними языковыми моделями. 

4. Организации, использующие несколько языковых моделей одновременно — когда требуется централизованно управлять доступом к российским и зарубежным LLM, применять единые политики безопасности и контролировать использование сервисов через один шлюз.

Хотя вопросы безопасности находятся в центре внимания, StarGuard AI ориентирован не только на службы ИБ. Решение будет полезно руководителям ИТ, CISO, CIO, DPO, CAIO и DevOps-командам, отвечающим за внедрение и эксплуатацию корпоративных AI-сервисов. 

Заключение

Генеративный ИИ постепенно становится частью корпоративной инфраструктуры. Вместе с этим меняется и подход к безопасности: вместо точечных ограничений компаниям требуется централизованно управлять использованием языковых моделей, контролировать доступ к ним и защищать корпоративные данные независимо от выбранных AI-сервисов.

По мере того как использование генеративного ИИ будет расширяться, решения класса AI Security станут не дополнительным уровнем защиты, а обязательным элементом корпоративной инфраструктуры. Они помогут компаниям масштабировать AI-сервисы без потери контроля над данными, соблюдением внутренних политик и требований регуляторов.

StarGuard AI реализует именно такой подход, объединяя в едином контуре управление доступом, применение политик безопасности и контроль взаимодействия с языковыми моделями. Это позволяет организациям внедрять и масштабировать генеративный ИИ, сохраняя баланс между безопасностью, удобством работы пользователей и эффективностью бизнес-процессов.

Никита Векессер

Лидер продукта StarGuard в Orion soft

Компаниям стоит задуматься, насколько обидно будет узнать в течение следующего года, что весь рынок в курсе: данные их клиентов утекли в интернет через переписку с языковыми моделями. Такие кейсы уже случались, например, недавно выяснилось, что чаты сотрудников с моделями вроде DeepSeek или Claude оказались в открытом доступе, и прочитать их мог кто угодно. Компания, которая не выстраивает безопасный процесс общения сотрудников с LLM, сильно рискует слить конфиденциальную информацию, — это уже репутационные потери, после которых с ней никто не захочет работать.

erid: 2SDnjcYJVH5 ООО «Орион», * Реклама, Рекламодатель ИНН 9704113582