Мировой рынок AI Secure Gateway и AI Firewall уже оценивается в миллионы долларов, а по России цифр пока нет: рынок ещё не сформировался. Интерес к теме подогревает и статистика атак на AI-сервисы, показывающая, что спрос на такие решения будет расти. Что предлагают наши вендоры — далее в статье.
- 1. Введение
- 2. Что такое AI Secure Gateway / AI Firewall
- 3. Мировой рынок AI Secure Gateway / AI Firewall
- 4. Российский рынок AI Secure Gateway / AI Firewall
- 5. Как выбрать AI Secure Gateway / AI Firewall
- 6. Выводы
Введение
Как устроен рынок AI Secure Gateway / AI Firewall:
- Оценки мирового рынка AI Secure Gateway / AI Firewall различаются, но, по всем прогнозам, он будет только расти. Среднегодовой темп роста (Compound Annual Growth Rate, CAGR) составляет 17,34–29,6 %. Объёмы отечественного рынка пока не подсчитаны, так как он фактически формируется с нуля, а не развивается за счёт замены уже существующих решений.
- Рассмотренные российские решения: AppSec.AIGate, HiveTrace, INFERA AI.Firewall, Innostage AIDR, Platform V SOWA AI, SolidWall AI Security Gateway, StarGuard AI, Strazh, ShieldMind.pro, «Луми 42», шлюз в рамках AIaaS
- Помимо базовых функций маршрутизации и обеспечения безопасности AI Secure Gateway / AI Firewall предлагают и другие возможности: рынок движется к формату единой точки контроля для корпоративного использования ИИ.
Рисунок 1. Карта рынка «Российские решения класса AI Secure Gateway / AI Firewall 2026»
Интеграция больших языковых моделей в корпоративные системы сформировала новую поверхность атаки, для которой классические средства защиты изначально не проектировались. Объектом воздействия становятся не только инфраструктура и приложения, но и сама логика работы модели: контекст, инструкции, обучающие данные, механизмы взаимодействия с внешними инструментами и процессы принятия решений.
По данным Gartner, в 2025 году 29 % организаций столкнулись с атаками на инфраструктуру корпоративных AI-приложений, ещё 32 % — с атаками на сами системы искусственного интеллекта (ИИ). Классические модели атак не исчезли, а адаптировались под архитектуру AI-систем и больших языковых моделей (Large Language Model, LLM).
Например, SQL- и XSS-инъекции трансформировались в prompt injection и jailbreak, при этом цель осталась прежней: добиться выполнения системой непредусмотренного поведения. Утечки данных приобрели диалоговый характер: чувствительная информация извлекается не напрямую, а через последовательность запросов и косвенных уточнений.
Это всё привело к переосмыслению классических подходов к защите и формированию концепции AI Firewall как адаптации базовых принципов информационной безопасности (ИБ) к среде ИИ.
Что такое AI Secure Gateway / AI Firewall
AI Secure Gateway или AI Firewall выступает барьером между внешней сетью и ИИ-приложением. Помимо базовых функций маршрутизации они предлагают возможности:
- контроль входящих и исходящих запросов к AI-моделям;
- выявление AI-специфичных атак, аномального использования моделей и признаков атакующих сценариев, а также их блокировку;
- защита от утечек конфиденциальных данных через взаимодействие с большими языковыми моделями;
- поведенческий анализ взаимодействия пользователей и приложений с AI-системами;
- применение адаптивных политик безопасности в зависимости от пользователя, роли и контекста запроса;
- контроль доступа к моделям и маршрутизация запросов между различными AI-сервисами;
- обеспечение аудита и трассировки всех взаимодействий с AI-системами;
- контроль нагрузки и предотвращение злоупотребления вычислительными ресурсами AI-инфраструктуры.
AI-брандмауэры интегрируются с системами управления событиями и информацией безопасности (Security Information and Event Management, SIEM), центрами мониторинга безопасности (Security Operations Center, SOC), системами управления идентификацией и доступом (Identity and Access Management, IAM) и системами предотвращения утечек данных (Data Leak Prevention, DLP) для обеспечения сквозного контроля AI-инфраструктуры. Это позволяет передавать события о взаимодействии с LLM, связывать их с действиями конкретных пользователей и ролей, учитывать контекст доступа при принятии решений о блокировке или разрешении запросов.
Отличия от классических файрволов
В отличие от классических брандмауэров AI Secure Gateway анализирует не сетевые параметры, а содержание запросов к API, prompt-инструкций и ответов модели на семантическом уровне. Дополнительно он решает задачи, которые отсутствуют в классических файрволах: выявление prompt injection, jailbreak-атак и др.
На входе AI Secure Gateway блокирует вредоносные или нежелательные запросы, способные привести к утечкам данных, обходу ограничений модели или некорректному поведению ИИ. На выходе проверяются сгенерированные ответы на наличие конфиденциальной информации, нарушений политик безопасности и небезопасных инструкций.
Мировой рынок AI Secure Gateway / AI Firewall
В 2025 году мировой рынок AI Firewall оценивался в 260,76 млн долларов США. При среднегодовом темпе роста (Compound Annual Growth Rate, CAGR) 17,34 % ожидается, что он достигнет 306,55 млн долларов США в 2026 году и 798,85 млн долларов США — к 2032 году.
В отчёте Valuates указан объём мирового рынка корпоративных AI Secure Gateway: 33 млн долларов США — в 2024 году, рост до 223 млн долларов США при CAGR 29,6 % — к 2031 году. Основными игроками на этом рынке являются Palo Alto Networks, Fortinet, Check Point, Cloudflare, Securiti, Microsoft, Versa, Tumeryk, Bytemonk, Nightfall AI, Galileo, enclaive, Prompt Security, CloudsineAI, Aim Security, Netskope.
Рисунок 2. Мировой рынок AI Secure Gateway / AI Firewall (сгенерировано ИИ)
Драйверы роста рынка AI Firewall / AI Secure Gateway во многом носят очевидный характер и напрямую связаны с изменением способа применения искусственного интеллекта в корпоративной инфраструктуре:
- Массовое внедрение LLM и генеративного ИИ в прикладные бизнес-процессы. AI-системы всё чаще становятся частью критических корпоративных процессов и получают доступ к внутренним данным, API и бизнес-логике через механизмы Retrieval-Augmented Generation (RAG) и AI-агентов. Это увеличивает требования к контролю как входящих запросов, так и действий, выполняемых моделью.
- Расширение спектра AI-специфичных угроз.
- Высокий уровень использования сотрудниками внешних AI-сервисов без централизованного контроля, включая обработку потенциально чувствительных данных. Это формирует дополнительные риски утечек и неконтролируемого обмена информацией.
Одновременно с этим сохраняется необходимость соответствия действующим нормативным требованиям и отраслевым стандартам в части мониторинга и реагирования на инциденты.
Российский рынок AI Secure Gateway / AI Firewall
У большинства компаний пока нет сформированной архитектуры защиты ИИ-сервисов, единых подходов к контролю использования моделей и накопленной практики эксплуатации таких средств защиты. По этой причине рынок фактически формируется с нуля, а не развивается за счёт замены уже существующих решений.
Предложений на момент публикации статьи немного, а сам сегмент только начинает выделяться в отдельное направление информационной безопасности.
AppSec.AIGate
AppSec.AIGate от AppSec Solutions — единая точка контроля обращений к ИИ в реальном времени. Защищает ИИ от атак, вредоносных результатов и утечки данных.
Ключевые возможности решения:
- Проверка и мониторинг с глубоким пониманием смыслового контекста. Анализирует в реальном времени как запросы, так и ответы модели, учитывая контекст русского языка для предотвращения сложных инъекций и обхода правил безопасности.
- Динамическая фильтрация запросов. На основе результатов проверок и правил система обрабатывает запрос: разрешает, блокирует, маскирует данные, удаляет чувствительные фрагменты или только фиксирует событие.
- Аудит, логирование, аналитика. Обеспечивает регистрацию событий безопасности и ведёт журнал действий. Формирует отчёты с измеримыми метриками безопасности ИИ. Передаёт данные во внешние системы мониторинга.
- Подключается как прозрачный прокси без изменения кода приложений. Быстро масштабируется за счёт независимых микросервисов.
Рисунок 3. Интерфейс AppSec.AIGate
Плюсы:
- Поддержка популярных LLM-провайдеров и локальных решений: более 20 готовых интеграций с популярными LLM и провайдерами, более 15 встроенных пресетов и поддержка любых кастомных решений. Поддержка одновременной работы с несколькими LLM-провайдерами и локально развёрнутыми моделями.
- 3 уровня обнаружения. Комбинация алгоритмов для максимальной точности и полноты детектирования: синтаксический анализ, семантический анализ, поведенческий анализ, адаптированный под русский язык.
- Гибкие возможности экспорта событий безопасности и интеграция с системами автоматизации и оркестрации реагирования на инциденты (Security Orchestration, Automation and Response, SOAR) и системами управления событиями и информацией безопасности (Security Information and Event Management, SIEM): Syslog, Webhook, CEF, JSONL, Kafka (с поддержкой SASL / TLS).
- Более 100 метрик детального мониторинга производительности и безопасности: метрики задержек (P50, P95, P99), счётчики срабатывания детекторов, статистика токенов (input / output).
- Распознавание более 25 различных типов данных (персональной и финансовой информации — ФИО, паспорт, СНИЛС, банковские карты, электронная почта, API-ключи, токены и иное).
Минусы:
- При первом запуске необходимо поработать в режиме наблюдения 1–2 дня. Далее — проанализировать события на Dashboard и убедиться, что профили защиты настроены корректно. Затем следует отключить режим, чтобы включить блокировку.
- Требует GPU для работы: используются модели для более корректного и точного анализа.
Когда брать: ориентировано на компании, активно внедряющие ИИ в бизнес-процессы и сталкивающиеся с рисками утечек данных и атак на модели.
Больше информации об AppSec.AIGate — на сайте вендора.
HiveTrace
Предназначено для анализа, мониторинга и контроля трафика, проходящего через системы, использующие технологии ИИ, включая большие языковые модели, агентные компоненты и иные элементы прикладной архитектуры, взаимодействующие с такими моделями. Встраивается в контур взаимодействия между клиентским приложением и языковой моделью. Поддерживается развёртывания On-Premise и в облаке.
Решает задачи:
- наблюдение и анализ потоков данных, проходящих между клиентскими приложениями, агентными компонентами и языковыми моделями;
- отображение и хранение сообщений, событий и состояния обработки запросов;
- обнаружение в сообщениях признаков наличия чувствительной информации, маскирование / псевдонимизация такой информации в реальном времени;
- применение механизмов блокировки сообщений и уведомление пользователей системы;
- проверка сообщений и ответов на соответствие заданным правилам и политикам;
- выявление признаков вредоносного контента с использованием специализированных моделей;
- настройка пользовательских политик для детальной настройки требований к эксплуатации и администрированию ИИ-приложений внутри организации;
- поддержка централизованного сопровождения нескольких ИИ приложений в рамках единого программного контура.
Реализована функция настройки пользовательских политик, позволяющих адаптировать требования к обработке потока данных и поведению контролируемых приложений с учётом внутренних правил организации.
Рисунок 4. Пример работы HiveTrace
Плюсы:
- Выявление потенциально слабых мест в сценариях использования ИИ на ранних этапах.
- Маскирование чувствительных данных для контроля Shadow AI.
- Непрерывный мониторинг безопасности контента.
- Кастомные политики поведения LLM.
- Оповещение о всех событиях и отклонениях через различные каналы связи: электронная почта, мессенджеры, телеграм-бот.
Минусы:
- Возможно развёртывание только в следующих облаках: Yandex Cloud и Cloud.ru.
- Не стопроцентное покрытие функциональности продукта технической документацией и маркетинговыми материалами.
Когда брать: организациям, использующим одно или несколько ИИ приложений, построенных на основе больших языковых моделей или агентных систем.
Больше информации о HiveTrace — на сайте вендора.
INFERA AI.Firewall
Система от INFERA Security позволяет выстраивать безопасность ИИ как часть архитектуры цифровых продуктов: от контроля доступа и защиты данных до тестирования устойчивости моделей к современным атакам. Включена в реестр отечественного ПО (№ 31595 от 30.12.2025), внесена в государственный реестр программ для ЭВМ (№ 2025693354).
Возможности INFERA AI.Firewall:
- маскирование данных, контроль доступа, защита от утечек и манипуляций;
- сканер ML Red Teaming;
- аудит всех взаимодействий с ИИ, контроль и фильтрация запросов, выявление любых аномалий и потенциальных угроз;
- защита от угроз OWASP Top 10 for LLM и Agentic Applications;
- схемы подключения через Proxy, API Gateway, Guardrails, единое окно;
- безопасность vibe coding и контроль использования ИИ в процессах разработки ПО;
- различные режимы реагирования, включая блокировку сообщения, маскирование и демаскирование чувствительной информации;
- поиск и блокировка секретов (API-ключей, токенов, паролей) в промптах и ответах;
- гибкая настройка, ролевая модель, разграничение прав доступа, аутентификация пользователей через keycloak.
Запрос от пользователя проходит через решение, автоматически производится проверка прав доступа. INFERA AI.Firewall анализирует и фильтрует запросы и ответы ИИ-модели, маскируя конфиденциальные данные, блокируя опасные или запрещённые. Если у пользователя нет прав доступа, то система выдаёт сообщение об этом и блокирует действие. Все этапы фиксируются в аудит-логе.
Рисунок 5. Панель управления процессами INFERA AI.Firewall
Плюсы:
- Поддержка облачных и корпоративных LLM-платформ, контроль нескольких LLM одновременно.
- Собственные модели для выявления атак и ПДн.
- Гибкая настройка фильтров и политик под конкретные бизнес-процессы.
- Сканер ML Red Teaming для автоматизированного тестирования, выявления и устранения уязвимостей в AI-моделях.
- Возможность работы в облачной, локальной и гибридной инфраструктуре.
Минусы:
- Отсутствует интеграция с Active Directory (только Keycloak).
- Не контролирует артефакты обучения.
Когда брать: подходит для любой сферы. В банковском секторе система защищает от манипуляций с данными и кредитными AI-моделями, предотвращает мошенничество, обеспечивает соответствие требованиям регуляторов. В госучреждениях и финтехе контролирует использование ИИ в соответствии с требованиями безопасности и защиты данных на всех уровнях взаимодействия. В корпоративных ИТ-инфраструктурах предотвращает инциденты ИБ при работе с LLM и т.д.
Больше информации об INFERA AI.Firewall — на сайте вендора.
Innostage AIDR
Innostage AIDR защищает корпоративные LLM и ИИ-приложения от атак и утечек данных на этапе эксплуатации. Работает как прозрачный прокси между ИИ-приложением и языковой моделью.
Функции:
- Проверка запросов к ИИ-системе. Фильтрует входящие промпты, блокирует попытки взлома логики модели до передачи в ядро LLM.
- Проверка выходных данных ИИ-системы. Предотвращает утечки критичных данных. Контролирует токсичность, тональность, темы.
- Мониторинг событий и состояния защиты ИИ-систем. Передаёт события ИБ в SIEM с указанием уровня критичности, а события от средств защиты — в инструменты ИТ-мониторинга ИИ-систем.
- Контроль доступа к LLM-моделям. Обеспечивает доступ ИИ-приложений только к разрешённым LLM-моделям.
- Контроль Shadow AI. Обеспечивает маскирование данных при работе с облачными чатами (chat.deepseak.com, chatgpt.com).
AIDR разворачивается в контуре заказчика: on-premise, private cloud. Штатная работа не требует передачи пользовательских промптов, ответов и событий ИБ на серверы Innostage. Решение проксирует обращения к LLM через REST API и поддерживает формат OpenAI API. Это позволяет подключать разные модели, задавать разные политики для ИИ-приложений, а также через браузерные расширения контролировать передачу данных в облачные чаты.
Рисунок 6. Интерфейс административной консоли AIDR
Плюсы:
- Закрытие участка, который не всегда виден DLP, SIEM и WAF (содержание диалога пользователя с LLM, инструкции и др.) за счёт трёхуровневого контроля.
- Валидаторы по контролю персональных данных, секретов, тематики, небезопасного контента, токсичной тональности в ответах LLM, атак через Prompt Injection / Jailbreak.
- Может служить технологической основой реализации мер по фильтрации, контролю входных и выходных данных ИИ-систем и регистрации событий безопасности (приказ ФСТЭК России №117).
Минусы:
- Защищает ИИ-систему на этапе эксплуатации, но не заменяет весь комплекс мер по защите корпоративного ИИ.
- Контроль датасетов, обучения, весов и параметров модели, доступа к инфраструктуре и безопасности самой платформы должен обеспечиваться отдельными процессами и средствами.
- Дополнительная проверка запросов и ответов может влиять на задержку, поэтому фактические параметры производительности определяются на пилоте.
Когда брать: когда компания внедряет AI-ассистентов, чат-ботов, RAG-сценарии или другие LLM-приложения и должна контролировать данные, запросы, ответы и события ИБ в процессе эксплуатации корпоративного ИИ. Также — когда команде ИБ требуется контролировать работу сотрудников напрямую с облачными чатами (chat.deepseak.com, chatgpt.com).
Больше информации об Innostage AIDR — на сайте вендора.
Platform V SOWA AI
Platform V SOWA AI — российское решение класса AI Security Gateway / AI Firewall для централизованной защиты корпоративного использования LLM. Шлюз позволяет безопасно работать с внешними и внутренними моделями искусственного интеллекта.
Вся работа с AI проходит через 3 уровня контроля:
- AI Gateway — единая точка доступа к LLM с аутентификацией и авторизацией.
- AI Guardrails — контроль запросов и ответов в реальном времени: обнаружение и маскирование ПДН и чувствительных данных, блокировка токсичного и запрещённого контента, применение корпоративных политик.
- Prompt Firewall — защита моделей от prompt injection, jailbreak и других атак.
Рисунок 7. Защищённая экосистема AI-трафика после внедрения Platform V SOWA AI
Плюсы:
- Полноценная защита от prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, а также предотвращение утечек данных
- Расширенный контроль действий ИИ-агентов и интеграций с внешними системами.
- Защита AI API, включая контроль внутренних и внешних вызовов.
- Интеграции с SIEM, DLP, IAM и другими системами информационной безопасности.
- Поддержка российских LLM, включено в реестр Минцифры (РРПО), Enterprise SLA и поддержка 24×7.
- On-prem развёртывание, масштабирование и высокая доступность.
Минусы:
- Ориентирован в первую очередь на крупный бизнес. SOWA AI создавался для организаций, которым важно централизованно контролировать использование генеративного ИИ, соблюдать требования безопасности и интегрировать решение в существующий ИТ- и ИБ-ландшафт. Для небольших компаний с несколькими десятками пользователей такой уровень функциональности может быть избыточным.
- Требует первоначальной настройки под процессы компании. Чтобы решение обеспечивало максимальный уровень защиты, необходимо определить политики безопасности, настроить правила обработки запросов и интеграции с корпоративными системами. Это увеличивает время первоначального внедрения, но позволяет адаптировать защиту под специфику бизнеса, а не использовать универсальные шаблоны.
Когда брать: используется в крупных облачных инфраструктурах и ориентировано на компании, активно внедряющие LLM для генерации контента и кода, где важны защита данных и соответствие требованиям регуляторов.
Больше информации о Platform V SOWA AI — на сайте вендора.
SolidWall AI Security Gateway
Интеллектуальный сетевой экран для защиты AI-приложений и API является совместной разработкой Yandex Cloud и группы компаний SolidLab. Развернуть его можно как в инфраструктуре заказчика, так и по облачной модели.
Возможности:
- Защита AI-приложений от угроз из перечней OWASP Top 10 for LLM Applications и OWASP Top 10 for Agentic Applications, включая prompt injection, jailbreak и утечки чувствительной информации.
- Полнофункциональная защита API с возможностью создания и корректировки моделей вручную или автоматически.
- Отражение переборных атак и ботов на основе позитивной модели, рейт-лимитинга и анализа поведения пользователей при обращении к ИИ-функциональности.
- Противодействие «умному DoS», учитывающее особенности функционирования больших языковых моделей.
- Контроль действий пользователей на основе анализа легитимных транзакций и механизмов контроля бизнес-логики.
- Доступны статистика, оповещения и выгрузка данных в отчёты, а также встраивание в корпоративную инфраструктуру доставки приложений.
Рисунок 8. Интерфейс SolidWall AI Security Gateway
Плюсы:
- Использование ИИ-моделей, которые оптимизированы для выполнения на CPU и не требуют дорогостоящей GPU-инфраструктуры.
- Интерпретируемое машинное обучение. Механизмы позволяют анализировать и вручную корректировать полученные модели, снижая трудозатраты на настройку защиты.
- Функция быстрого подавления ложных срабатываний оператором. Тонкая настройка в привязке к отдельным параметрам транзакций.
- Использование позитивных моделей приложения, адаптивных страниц блокировок и механизмов обнаружения аномалий и значимых событий.
- Высокая производительность, масштабируемость и отказоустойчивость платформы SolidWall.
- Интеграция с SIEM через Syslog, SQL и REST API. Экспорт данных во внешние системы через API.
Минусы:
- В настоящий момент решение работает в режиме обратного прокси; режим прямого прокси и взаимодействия через API пока в разработке.
- Не реализован контроль использования LLM-моделей в процессах разработки ПО.
Когда брать: может применяться в процессах разработки безопасного ПО. Подходит как для защиты доступа внешних и внутренних пользователей к внутренним AI-приложениям, так и для контроля доступа внутренних пользователей к внешним LLM.
Больше информации о SolidWall AI Security Gateway — на сайте вендора.
StarGuard AI
AI Firewall для защиты данных, контроля контента и управления доступом к языковым моделям работает как корпоративный reverse proxy между пользователями и LLM-провайдерами. Все запросы и ответы проходят через набор детекторов до выхода за пределы защищённого контура. Шлюз закрывает риски утечки данных, контролирует разрешенные сценарии использования, централизует доступ к нескольким моделям и даёт прозрачный аудит всех событий.
Система включает 2 модуля:
- StarGuard Base — платформа централизованного управления. Хранит конфигурации шлюзов, политики безопасности, результаты проверок и события. Предоставляет единый административный интерфейс для управления несколькими экземплярами шлюзов.
- StarGuard Gate — сам LLM-Firewall, реализованный в виде прокси-сервера. Располагается между конечными пользователями и языковыми моделями. Он перехватывает трафик, анализирует запросы и ответы и применяет политики безопасности без необходимости модификации клиентских приложений.
Решение позволяет подключать через единый шлюз облачные LLM, включая ChatGPT, Claude, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, а также любые локальные модели. Для централизованного мониторинга, корреляции и реагирования на инциденты возможна трансляция событий во внешние SIEM-системы. Реализована интеграция с корпоративной аутентификацией (SSO / OIDC).
Рисунок 9. Архитектурная схема платформы StarGuard AI
Плюсы:
- Многослойная система детекции.
- Обработка файлов и вложений.
- Маскирование персональных данных.
- Подключение к произвольному количеству внешних и локальных LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, OpenRouter, LiteLLM, Ollama, vLLM и др.).
- Корпоративная авторизация.
- Учёт токенов и контроль расходов. Прогнозируемое потребление токенов за счёт пользовательских лимитов.
Минусы:
- Решение работает только в режиме обратного прокси.
- Отсутствует контроль над артефактами обучения.
Когда брать: для крупного бизнеса, финансового сектора, промышленности, государственных организаций и компаний, внедряющих корпоративных AI-ассистентов, агентские системы и внутренние AI-платформы.
Больше информации о StarGuard AI — на сайте вендора.
Strazh
Strazh выступает как единый AI Security Gateway в компании. Размещается между пользователями, приложениями, AI-агентами и моделями. Контролирует запросы, контекст, ответы и поддерживаемые вызовы инструментов. Всё это работает через единый слой управления и аудита.
Решение используется для защиты корпоративных AI-приложений, RAG, AI coding agents и агентных сценариев, а также для выявления передачи чувствительных данных через Shadow AI. Проверяются prompt injection, jailbreak, атаки на агентов, опасные вызовы инструментов, извлечение системного промпта, обфускация, эксфильтрация данных и небезопасные ответы модели.
Интеграция выполняется через proxy, base_url или split DNS. Split DNS направляет трафик Codex и Claude Code через контрольную точку без установки агента. Это позволяет контролировать запросы разработчиков в используемых ими инструментах. Поддержка веб-версий chatgpt.com и claude.ai нужна для контроля AI-трафика сотрудников, работающих с моделями через браузер. Доступны BYOK, подписки и централизованные ключи.
В Strazh предусмотрены реестр используемых инструментов и skills, а также их обнаружение. Для поддерживаемых агентных сценариев политики позволяют разрешать или запрещать использование конкретных инструментов, проверять их описание, аргументы и результат вызова, а также фиксировать события в журнале аудита.
Также Strazh может организовать централизованную закупку и оплату лицензий зарубежных AI-сервисов, взять на себя внедрение, настройку, защиту и сопровождение работы с нейросетями под ключ.
Рисунок 10. Архитектура платформы Strazh
Плюсы:
- Централизованное управление. Единая точка контроля для AI-приложений, корпоративных и coding-агентов, веб-версий AI-провайдеров.
- Централизованная закупка зарубежных AI-сервисов и безопасное внедрение нейросетей под ключ.
- Маскирование, блокировка и асинхронное обнаружение критичных данных перед отправкой, а также комплексная защита запросов и ответов модели по методологии OWASP.
- Реестр и политики использования агентов, инструментов и skills, а также их обнаружение в компании.
- Полный журнал аудита AI-взаимодействий для расследования инцидентов.
- Предоставление данных для обоснования бюджетов на AI-инструменты перед руководством.
Минусы:
- Отсутствует функция автоматического дообучения моделей, только в рамках обновления общих моделей платформы.
- Не предоставляются GPU-серверы.
Когда брать: для защиты AI coding agents, включая Codex CLI и Claude Code CLI, корпоративных AI-агентов, приложений, RAG и чат-ботов; для контроля используемых агентов и вызываемых инструментов. Когда нужен единый подрядчик для закупки и безопасного внедрения AI-сервисов. Подходит для организаций из разных сфер.
Больше информации о Strazh — на сайте вендора.
ShieldMind.pro
Обеспечивает комплексную защиту LLM, обнаруживая атаки типа prompt injection, автоматически выявляя персональные данные в запросах и блокируя их передачу в режиме реального времени для предотвращения утечек информации. Реализован контроль доступа к LLM API.
Для обеспечения безопасности предусмотрена гибкая система ролей и прав доступа с разграничением полномочий на уровне организаций и отдельных пользователей. Данные между организация полностью изолируются за счёт использования уникальных поддоменов и управления API-ключами.
Ведётся мониторинг в реальном времени с детальной статистикой запросов, выявленных угроз и инцидентов безопасности.
Рисунок 11. Архитектура безопасности ShieldMind.pro
Плюсы:
- Мультитенантность.
- Rate Limiting. Контроль частоты запросов для каждого API ключа. Настраиваемые лимиты по тарифным планам.
- Защита от DDoS и злоупотреблений.
- Поддержка двухфакторной аутентификации для веб-входа.
Минусы:
- Сроки внедрения и поддержки зависят от загрузки сотрудников компании.
- Маскирование предусмотрено для персональных данных. Для конфиденциальной информации оно доступно как дополнительная настройка и включается отдельно.
Когда брать: для компаний, использующих LLM в своих продуктах, включая разработчиков AI-приложений и организации, обрабатывающие персональные данные с помощью языковых моделей.
Больше информации о ShieldMind.pro — на сайте вендора.
«Луми 42»
Встраивается как слой контроля между корпоративными приложениями, LLM и инструментами. Доступны on-premise и облачная схемы инсталляции, поддерживается multitenancy, GPU-ускорители не требуются.
Защищает:
- от prompt injection и jailbreak;
- контекст RAG, входящие и исходящие данные;
- вызовы инструментов и действия AI-агентов через MCP;
- доступ к моделям и инструментам с применением гибких политик, лимитов и правил для различных сценариев;
- бюджет на LLM: поддерживает биллинг и учёт запросов;
- от отсутствия прозрачности: сохраняет запросы, ответы, сработавшие политики, решения и пользовательские метаданные, поддерживает поиск, фильтрацию, экспорт и маскирование чувствительных полей.
Плюсы:
- Облачный вариант позволяет оперативно провести пилот.
- Полный контроль запросов, ответов и вызовов инструментов для локальных инсталляций.
- Поддерживаются интеграции по ICAP, с DLP-системами и потоковой проверкой файлов.
- Поддерживаются интеграции с каталогами пользователей и IdP (LDAP, SAML, OIDC).
- На бесплатном Community-портале вендора размещены каталог задач AI Security, шаблоны политик, чек-листы и плейбуки реагирования.
Минусы:
- Решение контролирует взаимодействия, проходящие через шлюз; использование ИИ-сервисов вне контура не защищается.
- Продукт не предназначен для обучения, дообучения и тестирования языковых моделей.
- Может требоваться адаптация правил, порогов срабатывания и весов для нетиповых сценариев.
Когда брать: для борьбы с утечками при использовании внешних LLM, защиты внутренних языковых моделей от prompt injection и утечки данных, обеспечения слоя видимости при использовании языковых моделей, централизации и создания единого контура управления взаимодействием с LLM. Подходит для любых организаций, внедряющих корпоративных AI-ассистентов, агентские системы и внутренние AI-платформы.
Больше информации о «Луми 42» — на сайте вендора.
Шлюз в рамках AIaaS
ITGLOBAL.COM предоставляет единый API-шлюз для российских и зарубежных LLM с управлением доступом, квотами по подразделениям и защитой корпоративных данных в рамках AI as a Service (AIaaS).
Механика работы шлюза:
- Приложение заказчика отправляет запрос на единый API-шлюз вендора.
- AIaaS Gateway аутентифицирует запрос, проверяет права доступа и квоты (например, отдел маркетинга не может использовать GPT-5.4).
- Фильтрация DLP. Шлюз сканирует промпты и ответы на наличие персональных данных и коммерческой тайны, маскируя персональные данные, отправляемые в LLM.
- Маршрутизация. Запрос направляется к нужной LLM.
- Биллинг и логи. Все запросы тарифицируются в универсальных токенах, сохраняются в системе для аудита.
Платформа развёрнута в дата-центрах на территории России. Провайдер применяет фильтрацию промтов на входе и выходе, ролевую модель доступа и полное логирование, что соответствует требованиям 152-ФЗ.
Плюсы:
- Более 50 языковых моделей в одном окне — российских и зарубежных. Список расширяется по запросу.
- Интеграция новых LLM без изменения кода.
- Предоставление GPU-серверов как части AIaaS или отдельно.
- Подключение занимает от нескольких часов в зависимости от сложности контура и требований к безопасности.
Минусы:
- Дообучение моделей доступно только на тарифе Private AI Cloud.
- Не описаны возможности отправки событий безопасности и интеграции с другими средствами защиты.
Когда брать: базовый тариф подходит компаниям, которые хотят быстро начать использовать ИИ с контролем, Private AI Cloud («Полная изоляция») — организациям с повышенными требованиями ИБ (финансы, госсектор, промышленность).
Больше информации об AI как Сервис (AIaaS) — на сайте провайдера.
Другие варианты
Рынок AI Secure Gateway и AI Firewall находится на раннем этапе развития, поэтому заказчикам не всегда просто оценить различия между доступными решениями и выбрать подходящий продукт. В таких случаях полезной может быть экспертиза дистрибьюторов, специализирующихся на технологиях искусственного интеллекта и информационной безопасности.
Например, ITOREX — российский VAD-дистрибутор решений в области кибербезопасности, ИТ-инфраструктуры, AI Security и бизнес-приложений. Он развивает модель First AI Driven Value Added Distribution, объединяя вендорское портфолио, партнёрскую экосистему, техническую экспертизу, пресейл, пилоты, обучение, поддержку и развитие спроса.
Ключевой принцип ITOREX — Shift Left. Scale Right.: входить в технологические проекты на ранней стадии формирования архитектуры и сценариев применения, а затем масштабировать подтверждённую ценность через партнёрский канал. Портфель компании включает более 40 вендоров и покрывает разные направления, включая LLM Firewall.
Как выбрать AI Secure Gateway / AI Firewall
Первый критерий — интеграция. Решение должно обеспечивать работу через единый унифицированный API и поддерживать работу с несколькими LLM-провайдерами. Это позволяет исключить зависимость от конкретного вендора и снизить затраты на модификацию кода при переключении моделей или добавлении новых.
Управление трафиком, масштабируемость и отказоустойчивость — следующее, на что стоит обратить внимание. Необходимо наличие механизмов маршрутизации запросов, балансировки нагрузки, retry-логики и резервных маршрутов. Важна масштабируемость обработки запросов, позволяющая выдерживать рост нагрузки без влияния на производительность.
Третий критерий — безопасность и эксплуатационный контроль. Он определяет, можно ли управлять доступом к моделям и контролировать их использование на уровне всей системы, а не отдельных приложений.
Важна поддержка различных способов развёртывания: локального, облачного и гибридного — в зависимости от требований к данным, комплаенсу и архитектуре инфраструктуры.
Выводы
Российские AI Secure Gateway / AI Firewall развиваются вокруг нескольких базовых задач: контроль запросов к LLM-моделям, защита чувствительных данных и интеграция с корпоративной инфраструктурой. Поддерживаются подключение нескольких AI-провайдеров и локальных моделей, анализ запросов к ИИ и передача событий безопасности в системы мониторинга.
В решениях предусмотрены детекторы утечек данных, гибкие политики фильтрации и централизованное управление доступом к AI-сервисам. По сути, рынок движется к формату единой точки контроля для корпоративного использования ИИ.
Конечно, пока не все продукты поддерживают контроль использования LLM в процессах разработки ПО, интеграцию с Active Directory, маскирование чувствительных данных и другие функции. Но наличие точек роста здесь выглядит естественно, так как рынок фактически только формируется.
