DLP, SIEM и WAF закрывают важные участки ИБ, но не всегда дают видимость того, что происходит внутри диалога пользователя с LLM: какие данные попали в промпт, какие инструкции получила модель и что она вернула в ответе.Например, модель может вернуть данные из RAG-системы, пароль или фрагмент системного промпта в ответ на безобидный с виду запрос. AIDR закрывает этот участок: встраивается между ИИ-приложением и моделью, проверяет запросы и ответы, фиксирует нарушения политик и передает события в SIEM.

AIDR разворачивается в контуре заказчика: on-premise или private cloud. Модули валидации, правила и ML-классификаторы размещаются в инфраструктуре организации.Промпты, ответы и события ИБ обрабатываются внутри контура заказчика. Штатная работа решения не требует передачи пользовательских запросов и ответов на серверы Innostage.

AIDR проксирует запросы к LLM через REST API, и поддерживает формат OpenAI API. В продукте можно настроить подключение к одной или нескольким LLM и определить, какие ИИ-приложения обращаются к каждой модели.

AIDR разворачивается в контейнерах Docker на ОС семейства Linux: Astra Linux, RedOS, Alt Linux, Ubuntu и совместимых дистрибутивах.

AIDR передает события ИБ в SIEM по протоколу syslog, формат передаваемых событий - Common Event Format (CEF). Большинство SIEM систем по умолчанию поддерживают данную схему сбора событий.

AIDR добавляет этап проверки между ИИ-приложением и LLM, поэтому задержка зависит от включенных в политике ИБ проверок и глубину инспеции. Архитектура развертывания и выделенные ресурсы также влияют на быстродействие решения AIDR. Чтобы снизить время обработки, валидаторы запускаются параллельно. Фактические показатели замеряются на пилоте с учетом сценария использвания, нагрузки и выбранных политик проверки

Если запрос или ответ не соответствует настроенной политике ИБ, AIDR действует по алгоритму: небезопасный запрос не передается в LLM, а ответ не показывается пользователю, пользователь получает уведомление - стандартный ответ-заглушку, и формируется событие ИБ и передается в SIEM для анализа и реагирования.

Да. В AIDR можно применять разные политики к ИИ-приложениям, применять разные политики для контроля промптов и ответов и адаптировать их под сценарии работы.

AIDR помогает обеспечить защиту ИИ-системы на этапе эксплуатации.
В части приказа ФСТЭК России №117 продукт помогает выполнять требования п. 60 и п. 61, связанные с контролем использования ИИ-системы не по назначению и контролем взаимодействия пользователей с ИИ через запросы и ответы.
AIDR не заменяет весь комплекс защиты ИИ-системы: контроль датасетов, контроль моделей на этапе обучения, контроль весов и параметров модели, доступ к модели и защита инфраструктуры должны обеспечиваться другими средствами.
ФСТЭК России включил разделы по защите ИИ в следующие документы:
- Методика анализа защищенности ФСТЭК России от 25.11.2025
- Раздел БДУ ФСТЭК России. «Угрозы безопасности информации систем ИИ»
- Мероприятия и меры по защите информации, содержащейся в информационных системах
Оставьте заявку и мы пришлем вам детальную аналитику по требованиям ФСТЭК России, которые полняются решением AIDR.

Для пилота нужно выбрать ИИ-приложение или сценарий, определить подключаемую LLM, согласовать режим работы AIDR и подготовить ресурсы для развертывания.

Для предварительной оценки стоимости и объема пилота нужны три параметра: количество запросов к LLM, количество защищаемых ИИ-приложений и количество подключаемых LLM.

При наличии SIEM на пилоте можно настроить передачу событий в корпоративный контур мониторинга.
Пилот занимает от 4 до 8 недель в зависимости от сложности инфраструктуры и числа интегрируемых систем.