Ai Control Center — платформа для безопасного запуска ИИ в корпоративном контуре
Группа IT-компаний Lad объявила о запуске Ai Control Center (AiCC) — корпоративной платформы централизованного контроля, безопасности и управления использованием искусственного интеллекта в бизнесе. Решение позволяет организациям масштабировать применение ИИ-агентов и языковых моделей (LLM), сохраняя полный контроль над информационной безопасностью, расходами и аудитом событий из одной точки.
С ростом популярности генеративного ИИ компании сталкиваются с новыми вызовами: неконтролируемое использование нейросетей сотрудниками, критические риски утечки конфиденциальных данных и неконтролируемый рост затрат на токены. Отсутствие единой точки контроля делает компании уязвимыми перед лицом регуляторов. Для субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) требования п. 61 Приказа ФСТЭК № 117 к ИС с компонентами ИИ уже вступили в силу, а неконтролируемый ИИ-трафик грозит предписаниями и штрафами. AiCC разработан для снижения этих рисков и превращения ИИ из источника угроз в управляемый актив с предсказуемым ROI.
Как работает Ai Control Center
AiCC разворачивается внутри периметра заказчика и работает как прозрачный прокси-шлюз. Решение не требует внесения изменений в существующие приложения или привычки сотрудников. Любой запрос к LLM проходит через 5 ступеней проверки: прием метаданных, анонимизация ПДн и секретов, проверка по политикам ИБ (защита от инъекций, сканеры угроз), контроль лимитов токенов и безопасная передача в LLM с последующей деанонимизацией ответа.
Ключевые возможности Ai Control Center
Анонимизация персональных данных и коммерческой тайны. Маскирование чувствительных данных до отправки из в большие модели и их возврат в исходный вид для пользователя.
Анализ всех запросов на угрозы. Встроенные сканеры выявляют попытки prompt injection / jailbreak, наличие вредоносного кода, вредоносное намерение пользователей и обращения к запрещенным темам.
Контроль за галлюцинациями ИИ. Встроенные механизмы могут контролировать галлюцинации больших лингвистических моделей
Прозрачный учет затрат. Токены и стоимость использования ИИ разбиваются по пользователям, группам, агентам и моделям с возможностью настройки квот.
Журналирование и аудит. Детальное логирование всех событий, журнал запросов и ответов, готовый для выгрузки в корпоративную SIEM и предъявления регулятору.
Независимость от вендоров LLM. Единые политики безопасности применяются как к облачным провайдерам, так и к корпоративным On-prem моделям и базам знаний (RAG).
Сценарии применения
AiCC закрывает риски во всех точках касания с ИИ, независимо от того, где работает модель и кто к ней обращается. Когда сотрудники используют облачные AI-сервисы через браузеры и приложения, шлюз контролирует весь исходящий трафик, не позволяя чувствительным данным покинуть периметр. Если компания разворачивает собственные LLM и RAG-системы на внутренней инфраструктуре, AiCC обеспечивает разграничение доступа к моделям и проверяет данные, загружаемые в корпоративные базы знаний, еще на входе. Наконец, в сценариях, где человек полностью исключен из цикла — API-вызовы из CRM и ERP-систем, автономные AI-агенты, — именно шлюз становится единственным контуром контроля, проверяя каждый запрос и ограничивая набор доступных агентам инструментов.
«Отсутствие контроля ИИ в контуре компании — это реальная угроза, где утечка данных становится лишь вопросом времени. AiCC возвращает ИБ-директорам и бизнесу контроль: чувствительные данные не покидают периметр, а расходы на ИИ перестают быть «черным ящиком». Мы встроили требования регулятора прямо в ядро продукта, чтобы компаниям не пришлось выстраивать процессы комплаенса с нуля», — отмечает Дмитрий Егорушкин, Руководитель корпоративного направления Ladcraft.
Решение ориентировано на компании, которые уже эксплуатируют или планируют внедрять ИИ-сервисы в корпоративном периметре. Платформа наиболее востребована в HR, юридических, финансовых и аналитических департаментах, а также для пилотных проектов с новыми ИИ-продуктами. AiCC обеспечивает бесшовную интеграцию внешних и внутренних ИИ-сервисов в существующую ИТ- и ИБ-инфраструктуру заказчика, поддерживая пересборку бизнес-процессов для повышения их эффективности.
