Рынок и статистика
Рост применения генеративного ИИ в корпоративной среде сформировал новый класс инфраструктурных и ИБ-рисков. По результатам независимого исследования К2 Кибербезопасности и «Лаборатории Касперского», искусственный интеллект уже влияет на непрерывность бизнеса: 43% опрошенных корпораций заявили, что недоступность ИИ-сервисов обернётся финансовыми потерями — 32% оценивают их как умеренные, 11% — как критические.
На фоне этих рисков четверть компаний уже включили безопасность ИИ в топ-5 стратегических приоритетов. Однако бюджет под эту задачу выделили только 22% организаций — разрыв между осознанием проблемы и реальными инвестициями остаётся значительным.
Ещё острее расхождение между намерениями и практикой в части контроля над использованием сторонних ИИ-сервисов: 61% компаний стремятся ограничить самостоятельный доступ сотрудников к внешним LLM, однако испытывают технологические и организационные сложности. Реальный контроль реализован лишь в 29% организаций. Остальные либо ограничиваются пассивным мониторингом (47%), либо прибегают к блокировке доступа к сервисам целиком (24%) — то есть жертвуют функциональностью вместо того, чтобы управлять рисками.
Архитектура и принцип работы
StarGuard AI выступает в роли reverse proxy-шлюза, встающего между пользователями, корпоративными системами и языковыми моделями. Reverse proxy — архитектурный подход, при котором весь трафик между клиентом и сервером проходит через посредника со стороны сервера; в отличие от forward proxy и DPI-решений (Deep Packet Inspection — глубокая инспекция пакетов), такая схема упрощает внедрение и не требует изменений в клиентской инфраструктуре.
Каждый запрос к LLM и каждый ответ от неё проходят через многослойную систему детекции. В её состав входят ML-модели для выявления чувствительных данных, а также специализированные LLM-детекторы контекста, jailbreak-атак и prompt-инъекций. Jailbreak — попытка обойти защитные фильтры модели с помощью специально сконструированных запросов; prompt-инъекция — техника встраивания скрытых инструкций в пользовательский ввод с целью изменить поведение модели.
Платформа блокирует токсичный, запрещённый или нецелевой контент в ИИ-чатах, HR-ассистентах, сервисах поддержки и корпоративных помощниках, снижая репутационные риски как во внутренних, так и в клиентских ИИ-сервисах. Контроль ведётся симметрично: отслеживается и то, что уходит в модель, и то, что возвращается пользователю.
Подключаемые модели и интеграции
StarGuard AI обеспечивает централизованное управление доступом к разным языковым моделям через единый шлюз. Поддерживаются как облачные решения — ChatGPT, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, — так и произвольные локально развёрнутые модели. Это позволяет компаниям формализовать политику работы с ИИ независимо от того, какую модель предпочитает конкретный отдел или проект.
Со стороны корпоративных инструментов платформа поддерживает интеграцию с OpenWebUI (веб-интерфейс для работы с локальными LLM), IDE, ИИ-агентами и корпоративными платформами. Все подключения происходят без изменения клиентской инфраструктуры — шлюз прозрачен для конечного пользователя.
Целевая аудитория продукта — крупный бизнес, финансовый сектор, промышленные предприятия и государственные организации, а также компании, которые уже внедряют корпоративных ИИ-ассистентов, агентские системы и внутренние ИИ-платформы.
Позиция Orion soft
«Корпоративные AI-сервисы постепенно становятся частью критической ИТ-инфраструктуры, а значит требуют сопоставимого уровня контроля и защиты. StarGuard AI создаёт единый контур безопасной работы с LLM и позволяет компаниям внедрять AI-инструменты без потери контроля над данными — с политиками безопасности и compliance-требованиями», — заявил Никита Векессер, лидер продукта StarGuard в Orion soft.
Ключевой тезис позиционирования — не запрет ИИ, а управляемое встраивание в рабочие процессы. Компания противопоставляет свой подход двум крайностям, распространённым на рынке: пассивному мониторингу без реального контроля и полной блокировке сервисов, при которой сотрудники теряют доступ к инструментам продуктивности.
