Cashcrown // рівень безпеки ai · 07/11
Guardrails Gateway
guardrails-gwliveЄдина контрольована точка входу для кожного виклику LLM: маршрутизація модель-до-завдання, маскування PII перед моделлю, guardrail-и входу й виходу, ліміти per-tenant і повний аудит.
4 tryby
режими guardrail
zero-retention
дані
self-host
deploy
1×
entry point
01
Проблема
Виклики LLM, розкидані по коду, це неконтрольований ризик: PII потрапляє до моделі, prompt-injection і jailbreak проходять без фільтра, немає лімітів per-команда й аудиту. Без єдиного шлюзу це неможливо ні врегулювати, ні захистити під GDPR.
02
Можливості
- маршрутизація модель-до-завдання з fallback
- маскування PII перед виходом до моделі
- guardrail-и входу й виходу: prompt-injection, jailbreak, секрети, шкідливий вивід
- доступ і бюджети per-tenant + повний аудит
- zero-retention: контент не зберігається після обробки
03
Обсяг впровадження
- Proxy-шлюз для всіх викликів LLM з кешуванням, маршрутизацією вартість-якість та автоматичним fallback
- Локальне виявлення та маскування PII (ідентифікатори, картки, контакти) перед відправкою до хмарних моделей
- Набір guardrail-ів входу й виходу: захист від prompt injection, блокування витоку секретів та фільтри токсичності
- Панель керування клієнтами, бюджетні ліміти per-client та авдитований лог із нульовим збереженням контенту
Цей продукт складаємо з виміряних моделей і компонентів - повний живий pipeline:
04
Пілот із доказами
Пілотний пакет: суверенний шлюз безпеки AI
Впроваджуємо Guardrails Gateway як центральний вузол інспекції промптів та відповідей: локальне маскування PII, захист від prompt injection і суворі ліміти per-tenant.
100%
інспекції входу/виходу
<15ms
накладні витрати затримки
0%
збереження контенту в логах
Докази
Шлях пілота
- 01Крок 1: Інвентаризація викликів моделей та визначення політик PII і бюджетів команд
- 02Крок 2: Розгортання staging-проксі з guardrail-ами входу й виходу
- 03Крок 3: Перемикання продуктивного трафіку, верифікаційний аудит та передача панелі /studio
05
Інтеграції
OpenClawBGE-M3QdrantOllaman8n
06
Архітектура
Виберіть вузол, щоб побачити опис і потік даних.
Архітектура - текстовий опис
- Вхід / дані
- Джерела даних: Контент, документи та події живлять індекс. (Потік до: BGE-M3)
- BGE-M3: Локальні ембединги (1024-dim) - PII лишається локально. (Потік до: Роутер OpenClaw)
- Ядро AI
- Роутер OpenClaw: Єдиний вхід до моделей - маскує PII, добирає модель, лімітує. (Потік до: Guardrails Gateway)
- Guardrails Gateway: Єдина контрольована точка входу для кожного виклику LLM: маршрутизація модель-до-завдання, маскування PII перед моделлю, guardrail-и входу й виходу, ліміти per-tenant і повний аудит. (Потік до: API)
- Вихід
- API: REST-поверхня - відповіді з цитатами та контролем доступу. (Потік до: OpenClaw, BGE-M3, Qdrant, Ollama)
- OpenClaw: Інтеграція: OpenClaw.
- BGE-M3: Інтеграція: BGE-M3.
- Qdrant: Інтеграція: Qdrant.
- Ollama: Інтеграція: Ollama.
07
Демо наживо
08
FAQ
Скільки коштує і як виглядає впровадження?
Працюємо в діапазонах залежно від обсягу: починаємо з пілота з фіксованою вартістю, де ставимо шлюз перед кількома наявними викликами LLM і показуємо аудит та перехоплені спроби атак. Коли цей шар знімає ризик інциденту й час на ручні перевірки, він зазвичай окупається за 2–4 місяці. Це зниження ризику й контроль, а не гарантія досконалості: віддачу оціните в калькуляторі ROI.
Чи інтегрується з нашими системами і чи відповідає GDPR?
Так. Шлюз стає перед вашими наявними викликами моделей: ви не змінюєте провайдера, а пропускаєте наявний трафік через одну точку. PII маскуємо перед моделлю, чутливі шляхи обробляємо локально, контент працює в режимі zero-retention, а кожен виклик потрапляє в аудит. Відповідність GDPR та AI Act проєктуємо від початку: це полегшує захист, а нагляд людини над рішеннями залишається.
З чого почати і чи зупинить кожну атаку?
Починаємо з одного, найбільш вразливого потоку (наприклад асистента на даних клієнтів), ставимо його за шлюз і спершу запускаємо guardrail-и в режимі спостереження, щоб бачити трафік без блокування. Потім поступово посилюємо правила й розширюємо на інші виклики. Чесно: жоден фільтр не ловить 100%: мета це суттєве зниження ризику, аудитованість і те, що людина ухвалює фінальне рішення при незворотних діях.
guardrails-gw · Docker / Kubernetes (On-Premises, Air-Gapped або приватний VPC у ЄС)
Executive Brief 1-Pager (Резюме для правління та закупівель)
Виклики LLM, розкидані по коду, це неконтрольований ризик: PII потрапляє до моделі, prompt-injection і jailbreak проходять без фільтра, немає лімітів per-команда й аудиту. Без єдиного шлюзу це неможливо ні врегулювати, ні захистити під GDPR.
режими guardrail: 4 trybyдані: zero-retentiondeploy: self-hostentry point: 1×
Цільові інтеграції:OpenClawBGE-M3QdrantOllaman8n
→Повʼязане