AI-инструментыcopy as .md

LLM & Security Gateway: один шлюз к моделям

Компании подключают десятки LLM, но теряют контроль над расходами, надёжностью и утечкой персональных данных в чужие модели.

Защита ПДн — не фильтр на выходе, а двусторонний контур: обфускация заменяет персональные данные на стабильные токены до модели и деобфускация подставляет исходные значения в ответ, поэтому модель и логи провайдера видят только обезличенный текст.

Получить консультацию

45-85%снижение затрат на LLM при маршрутизации до 85% запросов на дешёвые модели с сохранением 95% качества фронтир-модели

€1,15 млрдсовокупные штрафы по GDPR в Европе за 2025 год — прямой риск при отправке ПДн в сторонние LLM

40%+доля запросов, закрываемых семантическим кэшем в проде — экономия без потери качества ответа

53%команд ИИ превышают прогноз затрат на LLM на 40%+ при масштабировании без шлюза

Отраслевые решения

Что можно сделать на LLM & Security Gateway

Все решения

Возможности

Возможности LLM & Security Gateway

Приложение / агент: запрос с ПДнДетектор ПДн: имена, телефоны, адреса, картыОбфускация: ПДн стабильные токены + сессионная картаШлюз: маршрутизация, бюджеты, семантический кэш, guardrailsLLM-провайдер: получает только обезличенный текстОтвет модели: с токенами вместо ПДнДеобфускация: токены исходные значения по сессионной картеПользователь: ответ с реальными данными, ПДн не покидали периметр

Двусторонний контур защиты ПДн в LLM & Security Gateway. Запрос приложения проходит детектор ПДн, который заменяет персональные данные на стабильные токены и сохраняет сессионную карту соответствия. Обезличенный запрос с применением маршрутизации, бюджетов и кэша уходит в выбранную LLM. Ответ модели возвращается с теми же токенами, проходит деобфускацию по сессионной карте — токены подставляются обратно в исходные значения — и пользователь получает ответ с реальными данными, которые ни разу не покидали периметр и не попали в логи провайдера.

Обфускация ПДн перед отправкой в модель

Имена, телефоны, адреса и номера карт заменяются на стабильные токены до отправки; модель и её логи не получают реальные данные клиента, риск GDPR-штрафа снимается

Деобфускация в ответе

Токены в ответе модели восстанавливаются в исходные значения по сессионной карте — пользователь видит реальные данные, которые ни разу не покидали периметр

Маршрутизация моделей по цене и качеству

Дешёвые запросы уходят на лёгкие модели, сложные — на фронтир; затраты падают на 45-85% без заметной потери качества

Бюджеты и лимиты по командам и проектам

Токен-лимиты на ключ, команду и проект останавливают перерасход до счёта от провайдера — конец сюрпризам в 40% сверх прогноза

Fallback и балансировка между провайдерами

При сбое или замедлении одной модели трафик автоматически уходит на резервную — ИИ-сервис не падает вместе с провайдером

Observability и атрибуция затрат

Каждый запрос логируется с моделью, токенами, латентностью и стоимостью через OpenTelemetry — видно, кто и сколько тратит, и где деградирует качество

Семантический кэш

Повторяющиеся запросы отдаются из кэша (40%+ попаданий в проде) — меньше счёт и латентность без потери качества ответа

Единое управление ключами и доступом

Ключи провайдеров хранятся в шлюзе, командам выдаются виртуальные ключи с мгновенным отзывом — секреты не текут в код приложений

Guardrails на вход и выход

Детект prompt injection и фильтрация контента до и после модели снижают риск утечки и токсичных ответов в проде

Подход KT.Team

Как мы внедряем LLM & Security Gateway

Минимальная модификация ядра

Не форкаем и не патчим ядро LLM & Security Gateway. LLM & Security Gateway остаётся на стандартной обновляемой версии — бизнес-логику выносим в отдельные микросервисы рядом, поэтому обновления платформы не ломают ваши доработки.

Международные стандарты, а не велосипеды

Там, где есть зрелое международное решение, используем его, а не изобретаем собственный протокол или платформу. Прежде чем писать код — изучаем, как задача уже решена в индустрии.