Псевдоним — шлюз маскирования персональных данных для корпоративных LLM

Сотрудники уже отправляют персональные данные в ChatGPT. Мы делаем так, чтобы данные туда не долетали.

Псевдоним — шлюз между вашими системами и любой LLM. Находит персональные данные в запросе, маскирует их до отправки и восстанавливает в ответе. Наружу уходит текст без единого реквизита.

Живое демо — детекторы работают прямо в этой странице, текст никуда не отправляется
Запрос сотрудника — редактируйте
Уходит во внешнюю LLM

В демо — детекторы класса 1 с настоящими контрольными суммами (алгоритмы ФНС, СФР, Луна) и упрощённые правила ФИО. В SDK детекция ФИО и адресов выполняется NER-моделью, работающей на CPU внутри вашего контура.

Учитывает требования 152-ФЗ Журнал обращений под 243-ФЗ Развёртывание on-prem, без GPU Задержка < 50 мс на запрос
Поле 01 — Зачем это нужно

LLM повышают продуктивность. И создают канал утечки, который не видит DLP.

Теневой ИИ

Копипаст в веб-чаты

Юристы вставляют договоры, бухгалтеры — реквизиты, HR — резюме. Запрет не работает: сотрудники используют личные устройства. Работает замена канала на контролируемый.

Трансграничная передача

Данные уходят за периметр РФ

Запрос к зарубежной модели с ФИО и паспортом клиента — это трансграничная передача персональных данных со всеми последствиями для оператора.

243-ФЗ

Обращения к ИИ нужно журналировать

Новые требования к корпоративным ИИ-системам включают учёт обращений. Шлюз — естественная точка логирования: один компонент закрывает маскирование и журнал.

Поле 02 — Как работает

Четыре такта между вашим приложением и моделью

Шлюз совместим с OpenAI API: в вашем коде меняется одна строка — base_url. Всё остальное происходит внутри.

01 · Детекция

Найти данные

Каскад: регулярные выражения с контрольными суммами для реквизитов, NER для имён и адресов, анализ связок для косвенных признаков.

02 · Маскирование

Заменить метками

Реквизиты — метками, атрибуты с точным значением — обобщением с сохранением смысла. Соответствия шифруются и остаются в вашем контуре.

03 · Отправка

Передать модели

Наружу уходит маскированный текст с системной пометкой для модели. Ответ не деградирует: модель знает, что метки — заглушки.

04 · Восстановление

Вернуть данные в ответ

Метки в ответе модели заменяются исходными значениями — с поддержкой стриминга. Пользователь видит обычный ответ с реальными данными.

Поле 03 — Что находит

Три класса детекции — по таксономии формы уведомления Роскомнадзора

REGEX + КОНТРОЛЬНЫЕ СУММЫ

Реквизиты и номера

ИНН, СНИЛС, паспорт, банковские карты, счета, ОГРНИП, телефоны, email, полис ОМС, водительское удостоверение, свидетельство о рождении. Каждый номер проверяется валидатором — договор из 20 цифр за счёт не примем.

recall ≈ 100% · детерминированно
NER + МОРФОЛОГИЯ

Имена, адреса, организации

ФИО во всех падежах, адреса до квартиры, работодатели, должности. CPU-модель внутри вашего контура — без GPU и без обращений вовне. Склонения учитываются при маскировании и восстановлении.

recall ≥ 95% · замеряется на пилоте
АНАЛИЗ СВЯЗОК

Атрибуты и косвенные признаки

Здоровье, доходы, судимость, семейное положение — маскируются не сами атрибуты, а их связка с личностью. Смысл запроса сохраняется, идентифицируемость — нет.

покрытие прямых идентификаторов + скоринг связок
Поле 04 — Политика полей

Маскируем не всё. Маскируем то, что не влияет на ответ.

Слепое маскирование ломает смысл запроса: медицинский вопрос без возраста и диагноза бесполезен. Поэтому у каждого типа данных своя политика — настраивается под ваши сценарии.

ДанныеДействиеПочему
Паспорт, СНИЛС, ИНН, карты, счета, телефон, email МЕТКА Конкретные цифры никогда не влияют на ответ модели — маскируются без потери качества.
ФИО МЕТКА-ИМЯ Заменяется склоняемым именем-меткой того же рода: текст остаётся грамматически естественным.
Дата рождения ОБОБЩЕНИЕ Превращается в возраст: «41 год». Медицина, пенсии и право работают от возраста, а не от даты.
Точный доход, точный адрес, работодатель ОБОБЩЕНИЕ Округление и подъём на уровень выше: «~300 тыс./мес», «Курганская область», «завод ~2000 сотрудников».
Пол, возраст, регион, диагноз, статья, стаж КАК ЕСТЬ Семантическое топливо запроса. Сами по себе не идентифицируют — передаются без искажений.
Реквизиты юрлиц из ЕГРЮЛ, публичные лица ALLOW-LIST Публичные по закону данные пропускаются по настраиваемому списку. По умолчанию — консервативный режим.
Поле 05 — Интеграция

Одна строка в вашем коде

Шлюз реализует OpenAI-совместимый интерфейс. Любой SDK, любой фреймворк, любая модель за шлюзом — OpenAI, Anthropic, GigaChat, YandexGPT, ваша on-prem модель.

  • Стриминг поддерживается: метки восстанавливаются на лету, без ожидания полного ответа
  • Многоходовые диалоги: соответствия консистентны в рамках сессии
  • Журнал обращений: кто, когда, к какой модели, какие категории данных маскированы
  • Панель политики: allow-list, режимы обобщения, fail-closed порог — без релиза кода
# было
client = OpenAI(
    base_url="https://api.openai.com/v1"
)

# стало — это вся интеграция
client = OpenAI(
    base_url="https://gw.your-domain.ru/v1"
)

# наружу уйдёт: # «Составь претензию от имени #  ‹ИВАНОВ И.И.›, ИНН ‹ИНН›, ...»
Поле 06 — Ограничения

Что мы обещаем — и что не обещаем

Продукт для безопасников, поэтому без маркетингового тумана. Псевдонимизация с обратимым ключом — это техническая мера снижения риска, а не юридическое обезличивание по 152-ФЗ.

Обещаем

  • Прямые идентификаторы не покидают контур: реквизиты — детерминированно, имена и адреса — с замеряемым на вашем трафике recall
  • Таблица соответствий шифруется и хранится только у вас
  • Объяснимость: для каждого маскирования — конкретное правило, которое можно показать аудитору
  • Журнал обращений к ИИ-системам в формате, пригодном для отчётности

Не обещаем

  • «Юридическую индульгенцию»: квалификацию трансграничной передачи определяет ваш юрист, а не наш маркетинг
  • Стопроцентную защиту от косвенной идентификации по совокупности признаков — этот риск скорится, но не обнуляется
  • Маскирование фото и голоса: медиавложения с лицами в текущей версии блокируются, а не обезличиваются
Поле 07 — Развёртывание

Два варианта поставки

ON-PREM

Внутри вашего контура

Docker-образ на вашем железе. Без GPU: детекция работает на CPU с задержкой до 50 мс. Ни один байт запроса не проходит через нашу инфраструктуру. Для банков, медицины, госсектора.

CLOUD

Управляемый шлюз

Хостинг на серверах в РФ, таблица соответствий — в выделенном зашифрованном хранилище с вашим ключом. Запуск за один день. Для команд без своего DevOps.

ДАННЫЕ
ЗАМАСКИРОВАНЫ
· ПСЕВДОНИМ ·

Пилот на вашем трафике за две недели

Разворачиваем шлюз, прогоняем ваш реальный поток в теневом режиме, отдаём отчёт: сколько и каких персональных данных уходило вовне — и сколько перестанет.

Запросить пилот
© 2026 Псевдоним форма согласована по перечню категорий ПДн РКН