Всем привет, на связи Ринат! Сегодня я хочу подробно рассказать о новинке, которая приносит большие перемены в безопасность и контроль работы с искусственным интеллектом - новых native guardrails от Nad. Этот инструмент позволяет надежно защитить ваши данные и обеспечить, чтобы никакая конфиденциальная информация не попадала в ИИ или не расходилась дальше, чем положено. Благодаря этим узлам вы можете отслеживать, фильтровать и автоматически очищать данные как до, так и после взаимодействия с моделью.
Это значительный прорыв в том, как строятся современные рабочие процессы и интеграции с ИИ, и я расскажу обо всех особенностях на реальных примерах. Это поможет вам понять, как повысить уровень безопасности и гибкости в автоматизации и взаимодействии с ИИ без потери удобства и скорости.
Guardrails nodes
Guardrails nodes - это нативные узлы в Nad, которые специализируются на контроле и управлении входящими и исходящими текстовыми потоками. Проще говоря, они позволяют устанавливать "ограждения", или правила, которые обеспечивают, что данные проходят строго по заданным критериям. Вы сможете заблокировать отправку важных личных данных в ИИ, автоматически очищать избыточную информацию или фильтровать контент ответов перед передачей их дальше - будь то клиент, база данных или внутренняя команда.
Помимо стандартных настроек, вы можете настроить guardrails под свои уникальные задачи, адаптировав их к отличительным фишкам и нуждам вашего бизнеса. Это настоящая защита и безопасность, встроенная напрямую в ваш AI workflow.
Основные типы защит и их функции
В составе guardrails предусмотрен широкий набор защит, каждая из которых решает свою задачу. Блокировка ключевых слов - это базовая фильтрация текста по выбранным вами словам и выражениям, чтобы исключить нежелательное содержание. Узел jailbreak помогает выявлять попытки взлома логики модели через специальные команды и обманные подсказки, которые могут заставить ИИ вести себя непредсказуемо. Есть мощный фильтр NSFW, который контролирует и блокирует нежелательный контент, неприемлемый для рабочих чатов, обеспечивая безопасность и корпоративную этику общения. Помимо этого, встроены алгоритмы поиска и блокировки личных данных - от кредитных карт до паспортов, чтобы защитить конфиденциальную информацию пользователей.
Углублённая защита и специальные возможности
Кроме базовых фильтров, в Nad guardrails доступны и более глубокие функции. Защита секретных ключей и паролей обеспечивает выявление и блокировку технической информации для безопасной работы с API и сервисами. Топикал алигнмент следит, что всё взаимодействие и содержимое остаются в границах нужной темы - идеальная функция для корпоративных каналов, чтобы обсуждалось только рабочее. URL-фильтрация гибко регулирует доступ к ссылкам: вы можете разрешать определённые домены и протоколы или блокировать подозрительные URL, чтобы избежать фишинга и вредоносных действий.
🌟Хочешь начать зарабатывать на нейросетях?
Я записал БЕСПЛАТНЫЙ КУРС из 3 Уроков. Там ты вместе со мной создашь:
- Создашь цифрового аватара
- Сделаешь трендовые ИИ-ролики
- Соберёшь персонального ИИ-ассистента
Это практика, после которой в итоге у тебя будет 3 готовых ИИ-навыка и кейсы в портфолио. С этими знаниями ты уже сможешь приступить к своим первым заказам и начать выстраивать доход на нейросетях уже после изучениям этого бесплатного курса!
Забирай ДОСТУП, пока такая возможность есть 👉 https://clck.ru/3RZ2xu
А мы продолжаем!
Также встроена возможность создавать свои уникальные правила, используя регулярные выражения и кастомные промты, что делает защиту по-настоящему индивидуальной.
Примеры работы с ключевыми словами
При практическом использовании блокировки ключевых слов все входящие сообщения проходят проверку, после чего разделяются на те, что соответствуют требованиям, и те, что нет. Например, фразы без запрещённых слов проходят проверку и используются в дальнейшем, а тексты с такими словами, как "password" или "system", прерываются и отсылаются в статус ошибки или на уведомление в нужный канал. Самое важное здесь - полное управление процессом: вы решаете, что делать с блокированными данными - отправлять ли их на доработку, уведомлять ли команду или полностью останавливать автоматизацию.
Обнаружение и предотвращение jailbreak-атак
Jailbreak-узел помогает выявлять попытки обойти ограничения модели, анализируя текст на предмет скрытых инструкций для обмана. Он оценивает каждый ввод по вероятности риска, выдавая шкалу уверенности - от абсолютной безопасности до высокого риска. Благодаря этому вы можете настроить точность фильтрации - сделать её более строгой или лояльной, в зависимости от конкретных задач. Такой контроль незаменим для защиты от несанкционированного влияния на ИИ и обеспечения корректной работы интеллектуальных систем.
NSFW и фильтрация неприемлемого контента
Фильтр NSFW гарантирует, что весь контент в рабочих чатах и на корпоративных платформах остаётся приемлемым для рабочей аудитории. Он автоматически выявляет и блокирует сообщения с ненормативной лексикой, описаниями насилия и иным неприемлемым содержанием. Пользователи могут настроить уровень чувствительности и использовать свои подсказки для определения нежелательных материалов. Это обеспечивает не только чистоту коммуникаций, но и способствует сохранению корпоративной культуры и безопасности.
Защита личных данных и секретных ключей
Узел, отвечающий за защиту личных данных, распознаёт множество типов чувствительной информации: номера телефонов, адреса, номера кредиток, социального страхования и так далее.
Благодаря такому контролю вы сможете обеспечить соответствие требованиям законодательства по защите данных и избежать утечек. Аналогично, узел секретных ключей фокусируется на технических ключах и паролях, фильтруя их из потоков данных, чтобы исключить риски компрометации интеграций и аккаунтов. Вы вольны настраивать этот механизм под свои нужды, делая его более строгим или гибким.
Очистка и маскировка данных перед отправкой в ИИ
Особое внимание в Nad guardrails уделено операции sanitize - автоматическому очищению данных перед тем, как они попадут в ИИ. Здесь нет использования ИИ для обработки, что ускоряет процесс и снижает риски утечек. Вы сможете маскировать номера телефонов, карточек и ключей символами-заполнителями или другими способами, сохраняя полную конфиденциальность. Также можно создавать собственные правила очистки, создавая гибкие форматы маскировки под любые нужды. Это важный этап, который помогает обезопасить любые автоматизации с использованием ИИ.
В общем и целом, новые native guardrails от Nad - это уникальный и гибкий инструмент, который заметно повышает безопасность и контроль в работе с искусственным интеллектом. Вы получаете мощные инструменты для фильтрации и защиты данных, возможность адаптировать правила под любые задачи и сохранять уверенность в надежности автоматизации. Для тех, кто строит бизнесы с использованием ИИ, такой уровень защиты становится критически важным. Я настоятельно рекомендую ознакомиться с этими новинками и использовать их преимущества в своих проектах, чтобы идти в ногу с современными требованиями безопасности и эффективности.
Если ты понял идею, что в 2026 выигрывают не те, кто просто “играется” с нейросетями, а те, кто умеет быстро собирать результат под задачу, то тебе нужен следующий шаг.
По данной ссылке 👉 https://clck.ru/3RZ2xu я открыл БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП к курсу из 3 УРОКОВ с понятной практикой. У тебя не будет ощущения “посмотрел и забыл”, ты сделаешь 3 готовых кейса:
- На первом уроке соберёшь цифрового AI-аватара, чтобы можно было записывать контент и презентации без съёмок
- На втором сделаешь трендовые AI-ролики, которые можно использовать для себя или как услугу для бизнеса
- На третьем настроишь персонального AI-ассистента, который помогает с текстами, задачами и рутиной, как сотрудник
В итоге у тебя будет 3 конкретных результата и кейсы в портфолио, плюс понимание, как это применять, чтобы не зависнуть в теории и реально стартануть. Забирай доступ по ссылке в описании, проходи уроки и приходи с готовыми работами. Увидимся в бесплатном курсе, на связи был Ринат, пока.
И да, подробнее про рынок нейросетей рассказываю в своем Telegram канале 👉 https://t.me/+guWJjAgroAdhMGY6