В корпоративной среде вокруг данных и облаков давно живёт миф: будто безопасным может быть только то, что «стоит за высоким забором». Отсюда — естественное нежелание делиться информацией, особенно если речь идёт о размеченных наборах для обучения моделей. Но и внутри периметра безопасность не возникает сама собой: нужны регламенты, сегментация, контроль интеграций и трезвая оценка экономической целесообразности любых технических компромиссов.
Чаще всего мы решаем этот вопрос радикально — работаем полностью в периметре заказчика: модели, данные, журналы действий и ключи остаются у него. Такой сценарий закрывает большую часть рисков хранения и обработки.
Альтернативный путь — гибридный: мы шифруем и маскируем чувствительную информацию, подменяем идентификаторы и отправляем неперсонифицированные фрагменты в облачные модели. Это бывает полезно на этапе быстрых прототипов, однако нужно честно учитывать влияние маскирования на качество: иногда из-за этого падает полнота извлечения фактов, растёт число ложных срабатываний, и экономический эффект пилота «съедается».
Показательна публичная дискуссия вокруг инцидента с хакерской атакой на «Аэрофлот»: она наглядно продемонстрировала, насколько «хрупкой» может быть система даже в одной из крупнейших компаний России. Технические детали и точный вектор атаки официально не раскрывались; но в целом для крупных корпоративных систем типичны риски на стыках интеграций, при унаследованных доступах подрядчиков, ошибках разграничения прав и человеческом факторе.
Здесь есть уроки, актуальные и для ИИ-проектов:
- минимизировать выгрузки чувствительных данных,
- применять принцип наименьших привилегий для сервисных аккаунтов, сегментировать сети между контурами обучения и продакшена,
- вести обязательный журнал обращений к данным и регулярно проводить учения по инцидентам.
Именно эти меры «закрывают» типовые дыры, которые не устраняются самим фактом развёртывания решения on-prem.
Наша платформа OSMI AI помогает держать баланс между безопасностью и скоростью. Она поддерживает широкий спектр языковых моделей (DeepSeek, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Grok, Anthropic и локальные модели) и позволяет подключать как уже развернутые в периметре, так и внешние через API.
- On-premise: платформа ставится в ваш контур — вы получаете полный контроль над конфигурацией, данными и работой агентов.
- RBAC + Workspaces: разграничение доступа по проектам, гибкая настройка ролей пользователей.
- Шифрование: всё, включая API-ключи, зашифровано, ключом управляете только вы.
- Helm-чарт и Docker Compose: развертывание — в пару CLI-команд.
- Queue-модель: задачи ставятся в Redis, воркеры обрабатывают асинхронно. Нужно увеличить мощность — просто запустите еще один модуль.
- Платформа поддерживает обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152, включая требования к хранению, доступу и журналированию.
На этой технологической базе визуальный конструктор позволяет бизнес-командам быстро собирать LLM-процессы и ассистентов под свои кейсы, начинать с прототипов и затем «переключаться» в защищённый контур без переписывания решения; мультиагентная архитектура и готовые интеграции выдерживают высокую нагрузку, а единые роли, аудит и шифрование упрощают соответствие требованиям ИБ, СБ и регуляторов.
При этом мы всегда считаем экономику. Если из-за шифрования или маскирования качество модели падает ниже порога деловой полезности, внедрение теряет смысл.
Заказчик с жёсткими требованиями по ИБ не был готов предоставить данные для пилота. Мы предложили два пути: полностью on-prem в периметре или гибрид с шифрованием/маскировкой и отправкой обезличенных фрагментов в облако.
Оценка показала, что гибрид из-за деградации качества и дополнительных издержек экономически невыгоден. Поэтому мы перенесли пилот на другой процесс с менее чувствительными данными, сохранив архитектуру и пайплайны.
Результат — быстрые метрики без компромиссов по безопасности и база для последующего on-prem внедрения исходной функции.
Итоговый рецепт прост:
- прототипируем быстро и безопасно, не вынося лишних данных наружу;
- переводим решение в периметр по мере его созревания;
- дисциплинируем доступы и интеграции; измеряем качество и ROI на каждом шаге.
Так исчезает ложный выбор «облако против безопасности»: остаётся инженерная задача поиска оптимума, в которой платформа, процессы и здравый смысл работают вместе.
Мы готовы оценить ваш контур: проведём аудит интеграций, соберём прототип на ваших моделях и данных, дадим прогноз по метрикам до старта внедрения и предоставим демо для теста — достаточно заполнить заявку на нашем сайте: https://osmi-ai.ru/