AppSec.AIGate. Как защитить ИИ-решения в финансовой организации

AppSec.AIGate. Как защитить ИИ-решения в финансовой организации

Банки и финтех-компании внедряют языковые модели быстрее всех. Большие языковые модели (LLM) уже обрабатывают клиентские обращения, помогают аналитикам, генерируют документы. Но у этого прогресса есть обратная сторона: каждый LLM-сервис — это новая поверхность атаки, которую традиционные ИБ-инструменты не покрывают.

Я общаюсь с Chief Information Security Officers (CISO) финансовых организаций и слышу один вопрос: «Мы понимаем, что LLM нужно контролировать, но чем?» WAF не понимает семантику промпта. Data Loss Prevention (DLP) — система не видит, что модель в ответе выдала системный промпт или внутренний IP. IDS не отличит легитимный запрос от jailbreak-атаки. Угроза — на уровне смысла текста, а не сетевого трафика.

Именно для этого мы создали AppSec.AIGate.

Что это и как работает

AIGate — шлюз безопасности, который разворачивается перед языковой моделью как прозрачный прокси. Для приложений и пользователей ничего не меняется: они обращаются к модели как обычно, используют свои API-ключи. Но между ними и LLM теперь стоит слой, который анализирует каждый запрос и каждый ответ в реальном времени.

Gate работает с любыми провайдерами — облачными и локальными. Подключение нового провайдера не требует изменений в клиентском коде.

Защита модели от атак

На входе AppSec.AIGate перехватывает запрос и прогоняет его через несколько детекторов параллельно.

Jailbreak и prompt injection. Система определяет, пытается ли пользователь обойти системные инструкции модели — через ролевые сценарии, кодирование, многоходовые цепочки промптов. Порог срабатывания настраивается для каждого LLM-профиля отдельно.

Обнаружение PII. Gate распознает более 20 типов чувствительных данных: паспортные данные, ИНН, СНИЛС, номера карт, медицинские и иные данные. Обнаруженное можно замаскировать, удалить или заблокировать весь запрос — в зависимости от политики.

Контент-безопасность. Запрос классифицируется по девяти категориям: насилие, нелегитимные действия, раскрытие PII, попытки jailbreak и другие. Каждая категория — независимый порог, который настраивается под конкретный сценарий использования.

Защита от обхода. Gate нормализует Unicode перед анализом — гомоглиф-атаки (подмена кириллицы на латиницу для обхода фильтров) не сработают.

Контроль того, что отдает модель

Ответ LLM тоже проходит через AppSec.AIGate. Система проверяет выходной поток на утечки: персональные данные клиентов, приватные ключи, внутренние адреса — и отдельно отслеживает утечку системного промпта. Если модель начинает отдавать то, чего отдавать не должна, Gate маскирует данные или блокирует ответ целиком. Все это потоково, без заметной задержки.

 
Политики и комплаенс

Для CISO финансовой организации в обеспечении безопасности ИИ особенно критичны две вещи: гибкость политик и отчетность.

Политики применяются на лету — без перезапуска и без привлечения разработчиков. Можно определить кастомные правила: заблокировать упоминание конкурентов, запретить обсуждение определенных тем, ограничить использование LLM по ролям.

Gate ведет полный аудит всех действий и генерирует отчеты по инцидентам с персональными данными — с классификацией по категориям 152-ФЗ — в PDF и CSV. Это не заменяет комплаенс-процессы, но дает конкретный инструмент для контроля обработки персональных данных (ПДн) в контексте использования LLM. Для интеграции с Security Operations Center (SOC) есть экспорт событий в Security Information and Event Management (SIEM)-систему.

 
Как начать

Gate поддерживает режим мониторинга: система анализирует весь трафик к модели, логирует события, но не блокирует. Это позволяет за пару недель увидеть реальную картину — какие запросы приходят, что отвечает модель, где риски — и только потом включить политики на основе реальных данных.

Подробнее о продукте — на сайте AppSec.AIGate.

Реклама. ООО «АППСЕК СОЛЮШЕНС», ИНН: 7726435251, Erid: 2Vfnxwd7KwG