Как безопасно использовать внешние LLM в корпоративной среде

Маркетолог готовит презентацию для VIP-клиента и загружает в ChatGPT данные о структуре их активов. Врач консультируется с DeepSeek о редком диагнозе, прикладывая результаты анализов пациента. Юрист просит Gemini проанализировать контракт на сумму в миллионы рублей. Это происходит каждый день. По всему миру. В каждой компании.

ЭТО И ЕСТЬ AI-НОМИКА.

AI-инструменты усиливают каждого специалиста и напрямую влияют на его KPI. Личный опыт работы с любимой моделью становится частью профессиональной эффективности. Это работает фантастически, но приводит к прямой компрометации конфиденциальных данных: банковской, коммерческой и медицинской тайны.

Запреты тут не работают. Фактор генеративного ИИ настолько силён, что пользователи будут работать через личный мобильный интернет или в кафе в обеденный перерыв, лишь бы не потерять доступ к привычным инструментам. Попытки внедрения корпоративного LLM тоже. «Наш внутренний чат-бот не понимает контекст как ChatGPT», — услышите в ответ. Потратив месяцы на изучение публичных моделей, сотрудники не готовы переучиваться на урезанные корпоративные версии.

Решение безальтернативное: дать сотрудникам возможность работать с любимыми моделями, но безопасно.

ТАК РАБОТАЕТ ПАК DAMASK.

Прокси-агент встраивается в API-поток и перехватывает запросы к внешним LLM в реальном времени. Обнаруженные чувствительные данные - номера карт, персональные данные, коммерческая информация — заменяются на токены. Внешняя LLM обрабатывает запрос с токенизированными данными. При получении ответа ПАК DAMASK выполняет обратную замену токенов на исходные значения. Встроенный постобработчик устраняет грамматические неровности, которые могут возникнуть при замене токенов. Качество ответов LLM не страдает, а безопасность данных становится абсолютной.

Что это означает для бизнеса?

• Сотрудники замотивированы, а их производительность растёт кратно за счёт привычных ИИ-инструментов;
• Риски утечек конфиденциальных данных минимизированы;
• Можно сократить затраты на внедрение и поддержку собственных LLM-решений.