Единый контур безопасности для корпоративных LLM, RAG и ИИ-агентов

Политики безопасности применяются к запросам, ответам, данным, инструментам и действиям ИИ-агентов — по единым требованиям для всех моделей и AI-продуктов, без повторной настройки в каждом сервисе.

В отличие от типовых guardrail-фильтров, блокирующих по одному сработавшему триггеру, система оценивает запрос, контекст, ответ модели, используемые источники и планируемые действия агента в совокупности. Независимые проверки выполняются параллельно с генерацией, чтобы минимизировать задержку.

Если проблема в ответе модели устранима, система может запустить ограниченный и проверяемый процесс remediation: сформировать правила исправления, доработать ответ и повторно проверить его по полному набору политик. Число попыток, время и вычислительные ресурсы ограничиваются правилами эксплуатации.

Перед обращением к инструментам применяются политики доступа и проверки параметров — под контролем не только текст, но и реальные действия: запрос к БД, вызов API, изменение записи.

Для каждой транзакции сохраняется цепочка событий — от запроса до итогового решения — с передачей в SIEM/SOC и поддержкой расследований.