Пайгард
Получить аудит
Шлюз безопасности для LLM · On-premise

ИИ без утечек персональных данных

Пайгард стоит между сотрудниками, ИИ-агентами и LLM: находит ПДн и секреты в промптах и блокирует запрос до того, как он уйдёт в модель.

полнота детекции ПДн*
> 99%
ложных срабатываний*
< 1%
задержка p95*
< 50 мс

* Внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]. Методика — по запросу. Подробнее

POST /v1/chat/completions gateway.company.local
role: user

Подготовь письмо кандидату Сидорову Алексею, паспорт 4510 123456, тел. +7 999 123-45-67. Ключ CRM: sk-live-8f2a91c4e7

Запрос получен шлюзом
Пайгард → LLMожидание…
01 — Проблема

Данные уже уходят в ИИ-сервисы

Барьер для ИИ-проектов
42,5%

компаний, ещё не внедривших ИИ, называют главной причиной риски безопасности и утечки данных.

Штрафы за утечку ПДн
до 500 млн ₽

оборотный штраф за повторную утечку — 1–3% выручки. С 30.05.2025 за первичную утечку:

  • более 100 тыс. субъектов10–15 млн ₽
  • спецкатегории10–15 млн ₽
  • биометрия15–20 млн ₽
02 — Как работает

Проверка каждого запроса до отправки в LLM

Источник
Сотрудник / ИИ-агент
чат-бот, IDE, внутренний сервис
Сократи резюме: Сидоров А., паспорт 4510 123456
запрос
▶
← 403 · заблокирован
Пайгард ваш контур
  1. 01Перехват запроса
  2. 02NER-сканирование ПДн и секретов
  3. 03Решение: блокировать
✕ не отправлен
▶
—
Модель
LLM
GigaChat, YandexGPT, OpenAI и любые OpenAI-совместимые модели
Журнал инцидентов +1 инцидент
12:04:31 · PASSPORT_RF, FULL_NAME · hr-bot · blocked

Пайгард нашёл паспортные данные и ФИО: запрос не ушёл в модель, приложение получило ответ с ошибкой, в журнал записаны только метаданные.

03 — Возможности

Что работает сейчас и что в разработке

Статус каждой функции указан явно. То, что в роадмапе, не входит в текущую поставку.

Доступно
Доступно

PII / Secret Scanner

NER-модель находит паспорт РФ, СНИЛС, ИНН, номера карт, ОГРН, ФИО, телефоны и API-ключи.

Доступно

Reverse Proxy

Шлюз для OpenAI-совместимых API. Подключается заменой base_url.

Доступно

Логирование инцидентов

Тип сущности, время и источник запроса — без содержимого промпта.

Доступно

On-premise

Работает в вашем контуре или в российском облаке.

Доступно

Docker / Helm

Установка в Docker или Kubernetes.

В разработке
В разработке · [квартал]

Prompt Injection Shield

Защита от промпт-инъекций и попыток обойти инструкции модели.

В разработке · [квартал]

Dynamic Redaction

Маскирование ПДн вместо блокировки — запрос уходит в модель без чувствительных данных.

В разработке · [квартал]

Policy Engine

Правила по отделам, пользователям и типам данных.

В разработке · [квартал]

SIEM-коннекторы

Передача инцидентов в SIEM службы ИБ.

В разработке · [квартал]

Дашборд

Статистика инцидентов и использования LLM по компании.

Что дальше в роадмапе: почему Prompt Injection Shield

NCSC, Великобритания

Prompt injection, возможно, никогда не удастся устранить полностью — так же, как SQL injection.

+32%вредоносных indirect prompt injection на публичных веб-страницах (ноябрь 2025 → февраль 2026)
04 — Метрики продукта

Наши результаты — отдельно от данных рынка

Внутренний бенчмарк
> 99%

Полнота детекции ПДн*

recall

Внутренний бенчмарк
< 1%

Ложные срабатывания*

доля от всех срабатываний

Внутренний бенчмарк
< 50 мс

Задержка*

p95, добавляется к запросу

Внутренний бенчмарк
2–5 дней

Срок внедрения*

в сложных средах — до 2 недель

* Внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]. Методика — по запросу.

Запросить отчёт о тестировании →
05 — Сравнение

Чем Пайгард отличается от классических DLP

Критерий Классические DLP Пайгард
Метод детекции Регулярные выражения и словари NER-модель, учитывает контекст
Российские форматы ПДн Общие шаблоны, требуют ручной настройки Модель обучена на паспортах РФ, СНИЛС, ИНН, ОГРН, номерах карт
Трафик к LLM Не рассчитаны на API-запросы к моделям Шлюз для OpenAI-совместимых API
Развёртывание Агенты на рабочих станциях и сервер политик Один сервис в вашем контуре: Docker / Helm
Ложные срабатывания Высокие у правил на регулярных выражениях < 1%*

* Внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]. Методика — по запросу.

06 — Развёртывание и комплаенс

Данные остаются в вашем периметре

Где работает
On-premise или российские облака: Yandex Cloud, VK Cloud, MTS Cloud. Docker или Kubernetes (Helm).
Пропускная способность
до 10 000 запросов/с*
Uptime
99,9%* — для облачной версии
Срок внедрения
2–5 дней*, в сложных средах — до 2 недель
152-ФЗ
Запрос с ПДн останавливается внутри контура и не передаётся во внешнюю модель.
Что хранится
Только метаданные инцидента: тип сущности, время, источник. Текст промпта и значения ПДн не сохраняются.

* Внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]. Методика — по запросу.

Интеграция без изменения кодаpython
# Было
client = OpenAI(
    base_url="https://api.openai.com/v1"
)

# Стало — меняется только адрес
client = OpenAI(
    base_url="https://pigard.company.local/v1"
)
Тот же формат запросов и ответов. SDK, агенты и приложения работают без доработок.
07 — Сценарии

Где ПДн попадают в промпты

HR-Tech

Скрининг резюме через LLM

Рекрутеры отправляют в модель резюме целиком — с паспортными данными, телефонами и адресами кандидатов.

Оцени кандидата: Иванова Мария, +7 912 345-67-89, СНИЛС 112-233-445 95
82%проанализированных утечек содержат HR-документы (финансовые — 93%)
Lab 1, 2025 ↗
FinTech

ИИ-ассистент поддержки

Обращения клиентов с номерами карт, счетов и ИНН уходят в модель вместе с текстом вопроса.

Клиент не видит платёж с карты 5536 9137 6012 4481, ИНН 500100732259
10–15 млн ₽штраф за утечку ПДн более 100 тыс. субъектов
420-ФЗ · обзор Гарант, 2025 ↗
410 млннарушений DLP-политик связаны только с ChatGPT (2025, +99% г/г)
Zscaler ThreatLabz, 2026 ↗
E-commerce

Операторы и разработчики

В LLM попадают адреса доставки и телефоны покупателей, а из конфигов — API-ключи и токены.

Почему падает интеграция? token=ghp_2f9Ka81xQ, адрес: ул. Тверская, 7, кв. 12
≈13 млрдстрок с ПДн россиян утекло за январь–август 2025 — в 4 раза больше, чем за весь 2024
ГК «Солар», 2025 ↗
до 500 млн ₽оборотный штраф за повторную утечку (1–3% выручки)
420-ФЗ · обзор Гарант, 2025 ↗
Слот · Кейс внедрения
Задача, решение, результат первого клиента — появится после публикации кейса.
[логотип и цифры — после согласования]
08 — Тарифы

Начните с бесплатного пилота

PoC
Бесплатно
2 недели

Развёртывание в вашем контуре и проверка на реальном трафике.

Начать пилот
Starter
500 000 ₽
в год

Для первой команды или отдельного ИИ-сервиса.

[лимиты и состав — подтвердить]

Обсудить
Business
1 500 000 ₽
в год

Для нескольких подразделений и ИИ-агентов.

[лимиты и состав — подтвердить]

Обсудить
Enterprise
от 3 000 000 ₽
в год

Для всей компании, индивидуальные условия.

[лимиты и состав — подтвердить]

Обсудить
09 — FAQ

Частые вопросы

Классические DLP ищут ПДн по шаблонам и не рассчитаны на трафик к LLM. Только с ChatGPT связано 410 млн нарушений DLP-политик за 2025 год, а 67% CISO сообщают об ограниченной видимости использования ИИ. Пайгард работает как шлюз на пути запросов к модели и использует NER-модель, обученную на российских форматах. Доля ложных срабатываний — < 1% (внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]; методика — по запросу).

2–5 дней, в сложных средах — до 2 недель (внутренний бенчмарк Пайгард, [дата]). Бесплатный пилот (PoC) длится 2 недели.

С любыми моделями с OpenAI-совместимым API: GigaChat, YandexGPT, OpenAI, а также локальными моделями за совместимым API.

Нет. Достаточно заменить base_url в клиенте на адрес Пайгарда — формат запросов и ответов не меняется.

Только метаданные инцидентов: тип найденной сущности, время и источник запроса. Тексты промптов, ответы модели и значения ПДн не сохраняются.

Запрос не передаётся в LLM. Приложение получает ответ с ошибкой и перечнем типов найденных данных, инцидент записывается в журнал.

[Статус сертификации — подтвердить].

Сейчас Пайгард анализирует текст запросов. Поддержка других типов данных — [планы — подтвердить].

10 — Заявка

Бесплатный аудит ИИ-инфраструктуры

Разберём, как сотрудники и сервисы используют LLM, и развернём Пайгард в вашем контуре на 2 недели.

+7 921 980 43 51 info@pigard.ru Санкт-Петербург

Заявка отправлена

Свяжемся с вами в течение рабочего дня, чтобы согласовать формат аудита.

Не удалось отправить заявку. Проверьте соединение и попробуйте ещё раз или напишите на info@pigard.ru.
Проверьте поля, отмеченные красным.