Cloud.ru выложил в открытый доступ инструмент для защиты данных в LLM
Cloud.ru выложил в открытый доступ исходный код Guardrails Filter — инструмента, который проксирует запросы к языковым моделям и подменяет чувствительные данные до того, как они покинут корпоративный контур.
Владислав Донской·обновлено 10 августа 2026 г.

По словам гендиректора компании Михаила Лобоцкого, релиз адресован тем, кто хочет внедрять генеративный ИИ, но упирается в требования безопасности и регуляторики. Для аудитории, выбирающей стек под реальные задачи, это редкий случай — опенсорс от крупного облачного игрока, а не очередное маркетинговое обещание «военного уровня шифрования».
Механика подмены
Принцип работы честный и довольно простой: фильтр встаёт между корпоративным приложением и LLM. На входе сервис распознаёт в запросах пользователя персональные данные, API-ключи, пароли и прочую конфиденциальную информацию, заменяет её синтетическими значениями и отправляет модели уже очищенный текст. На выходе ответ проходит обратное восстановление — пользователь видит корректный результат, но реальные чувствительные данные до внешней системы не доходят. По данным Cloud.ru, на публичном бенчмарке pii-bench инструмент набрал 93,1 балла по метрике F1, а точность срабатываний достигла 99,9%.
Развёртывание и кастомизация
Опенсорс-версия доступна в двух сборках — Standalone и ExtProc — на GitHub и GitVerse. Ключевой момент: фильтр не привязан к платформе Cloud.ru и работает с моделями любых провайдеров. Управление идёт через личный кабинет: настройка правил, тестирование, журналы событий безопасности. До боевого включения есть Ghost Mode — он прогоняет трафик через фильтр в режиме наблюдения и показывает, какие данные сервис посчитает чувствительными, не блокируя реальные запросы. Помимо стандартных правил обнаружения PII, компании могут задавать свои — например, на внутренние номера договоров, идентификаторы клиентов или кодовые названия проектов. Guardrails Filter уже используется внутри AI Factory для защиты запросов к Foundation Models, то есть это не лабораторный прототип, а обкатанный код.
Что отслеживать перед продакшеном
Прежде чем тащить инструмент в контур, стоит проверить три вещи. Первое — реальное покрытие PII на ваших данных: цифра в 99,9% точности ничего не стоит, если фильтр не ловит именно вашу кастомную разметку, и без прогона на боевых логах вы это не узнаете. Второе — политика обновлений: опенсорс без понятного SLA быстро превращается в неподдерживаемый код, особенно когда меняются версии внешних моделей и паттерны утечек. Третье — где физически работает фильтр: заявленный сценарий — внутри периметра компании, но сетевые маршруты и конфигурация по умолчанию требуют ручной проверки. На фоне общих новостей о защите данных это тот релиз, к которому стоит присмотреться предметно — но без иллюзий, что коробочный инструмент закроет все дыры сам.