Uter AI Security Gateway

Безопасность AI становится частью инфраструктуры

Единый шлюз между сотрудниками, AI-агентами, корпоративными данными, инструментами и моделями. Uter проверяет каждое действие по политикам компании и формирует проверяемый журнал решений.

Обсудить пилот Как это работает
Сотрудники AI-агенты Приложения
U Uter Policy · Control · Audit
LLM Tools RAG

01 / Задача

AI-агент получает доступ не только к модели

Он обращается к корпоративным документам, запускает инструменты и принимает решения. Обычного фильтра промптов недостаточно: компании нужен обязательный маршрут контроля, который нельзя обойти из приложения.

01

Неконтролируемые действия

Агент может вызвать инструмент или выполнить операцию с опасными аргументами.

02

Риски корпоративных данных

RAG способен вернуть закрытый, отравленный или не относящийся к запросу документ.

03

Обход политик

Прямой доступ к модели или backend-сервису превращает защиту внутри агента в необязательную.

04

Нет доказательств контроля

Без единого аудита сложно восстановить, почему запрос, источник или действие были разрешены.

02 / Возможности

Один периметр для всех AI-взаимодействий

Uter централизует политики безопасности независимо от выбранной модели, агентного фреймворка и источника данных.

01

Контроль запросов и ответов

Входные и выходные проверки, семантические политики, защита от утечек и накопительного риска в сессии.

02

Безопасный tool execution

Оценка инструмента и аргументов до выполнения. Записывающие и разрушительные действия могут требовать согласования.

03

Защищённый Retrieval и RAG

Проверка запроса и источника до поиска, фильтрация документов после него, требования к цитированию и обоснованности ответа.

04

Единый аудит решений

Decision trace, метрики и состояние политик дают командам ИБ и эксплуатации общую наблюдаемую картину.

03 / Архитектура

Встраивается перед существующим AI-стеком

OpenAI-совместимый интерфейс упрощает подключение приложений. Развёртывание в инфраструктуре заказчика сохраняет контроль над данными и маршрутами.

Model-agnostic

Политики не привязаны к одному поставщику или конкретной модели.

On-premise

Размещение в контролируемом контуре заказчика, включая изолированные среды.

Policy-as-code

Версионируемые правила, управляемое обновление и воспроизводимая конфигурация.

04 / Результат

Что получает заказчик

Контроль без переписывания каждого агента

Единые требования применяются на инфраструктурном уровне.

Снижение риска опасных действий

Инструменты и данные проверяются до фактического обращения к ним.

Прозрачность для ИБ и аудита

Решения и состояние политик доступны в едином evidence-контуре.

Управляемое внедрение

Пилот запускается через измеримые критерии go / hold, а не субъективную оценку демо.

05 / Пилот

Контролируемый старт

Проверим Uter на вашем сценарии

Для пилота выбирается ограниченный AI-процесс: корпоративный ассистент, поиск по базе знаний или агент с read-only инструментом.

  1. 01
    Определяем контур

    Модели, источники, инструменты и допустимые действия.

  2. 02
    Фиксируем критерии

    Безопасность, ложные блокировки, задержка и полнота аудита.

  3. 03
    Подключаем Uter

    OpenAI-совместимый ingress и обязательные маршруты tool/RAG.

  4. 04
    Принимаем решение

    Отчёт с результатами и обоснованным go / hold для следующего этапа.

Обсудить задачу

Начнём с вашего AI-сценария

Покажем, где должен проходить обязательный контроль и как организовать безопасный пилот в инфраструктуре компании.

svetochss@list.ru +7 996 290-93-28