On-prem безопасность ИИ: ничего из ваших промптов не покидает инфраструктуру
Регулируемые организации не могут пропускать промпты сотрудников через облако вендора, чтобы сделать их безопасными. Rexaris AI устанавливается внутри периметра, использует ваши ключи провайдеров и хранит политики, журналы аудита и замаскированные значения в вашей базе данных.
Большинство продуктов безопасности ИИ - это SaaS: ваш трафик сначала идет к ним. Для банков, платежных компаний, госорганов и критической инфраструктуры это часто неприемлемо, что бы ни говорили сертификаты вендора.
Rexaris AI спроектирован как self-hosted плоскость контроля. Он работает на Docker или Kubernetes, которыми управляете вы, хранит данные в вашем PostgreSQL, обращается к OpenAI и Anthropic с вашими учетными данными и может обслуживать только внутренние модели, если среда изолирована.
Что здесь значит on-prem
100% внутри вашей инфраструктуры
Приложение, база данных, политики и журналы аудита работают там, где решите вы. Обновления - образы, которые вы забираете, а не сервис, от которого зависите.
Собственные ключи
Учетные данные провайдеров настраиваете вы, и они никогда не передаются нам.
Нет пути данных через вендора
Промпты и ответы клиентов не проходят через наше облако. Телеметрии содержимого промптов нет.
Готовность к air-gapped
Архитектура поддерживает закрытые сети: только внутренние LLM, без исходящих вызовов, офлайн-лицензирование.
Развертывание в три шага
Развернуть
Установка через Docker или Kubernetes внутри вашей сети.
ПодробнееПодключить
Добавьте endpoints OpenAI, Anthropic и внутренних LLM: Qwen, Llama, vLLM или Ollama.
ПодробнееПрименить
Задайте политики и направьте корпоративный ИИ-трафик через шлюз, правило за правилом.
ПодробнееДержите чувствительную работу внутри
Конфиденциальные классы данных могут обрабатываться только внутренними моделями.
Подробнее
Частые вопросы
- Нужен ли Rexaris AI доступ в интернет?
- Только для обращения к тем внешним провайдерам, которых вы разрешите. В изолированной среде он может работать исключительно с внутренними моделями.
- Какая инфраструктура требуется?
- Среда контейнеров (Docker или Kubernetes), PostgreSQL и сетевой доступ от клиентов к шлюзу. Размер зависит от объема запросов; для пилота достаточно одного узла.
- Как доставляются обновления?
- Версионированными образами контейнеров, которые вы забираете и раскатываете по своему графику, в том числе в изолированные реестры.
- Есть ли облачная версия?
- Продукт создан в первую очередь для on-prem. Развертывание в частном облаке или VPC в вашем аккаунте следует той же модели: ваша инфраструктура, ваши ключи, ваши данные.
Смежные решения
Из блога
2 мин чтения
Почему контроль корпоративного ИИ начинается со шлюза
В большинстве компаний ИИ уже внутри. Вопрос не в том, разрешать ли его, а в том, где должна находиться единая точка контроля.
Читать2 мин чтения
Маскировать, блокировать или перенаправлять: как выбрать действие для чувствительных данных
Три действия закрывают почти любую политику данных для внешних LLM. Неверный выбор либо допускает утечку, либо убивает внедрение.
Читать
Проведите пилот внутри собственного периметра
Небольшая команда, ваши провайдеры, ваша база данных. Проверьте политики на реальных процессах до масштабирования.