Платформа Neurooffice.ai соответствует требованиям Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» за счёт двухэтапной системы автоматического маскирования: перед отправкой любого запроса во внешнюю LLM мы обнаруживаем и обезличиваем чувствительные данные, а после получения ответа — восстанавливаем их исключительно на стороне пользователя. Это позволяет работать с ведущими нейросетями (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek), не передавая им ни одной строки персональной информации.

Почему это важно

Согласно ст. 12 ФЗ-152, трансграничная передача персональных данных в страны, не обеспечивающие адекватной защиты, ограничена и требует отдельного письменного согласия субъекта. При этом значительная часть передовых LLM хостится в США и Европе, где юрисдикция и режим обработки данных отличаются от российского. Передавать туда персональные данные пользователей напрямую — недопустимо.

Чтобы дать пользователям доступ к лучшим моделям без юридических и репутационных рисков, мы построили внутренний контур PII-Guard — конвейер, через который проходит каждый исходящий запрос и каждый входящий ответ.

Архитектурная схема

graph LR
    U[Пользователь] -->|исходный текст| FE[Frontend Neurooffice]
    FE -->|TLS 1.3| API[API-шлюз]
    API --> PG[PII-Guard]
    PG --> RX[Regex-движок]
    PG --> NER[Локальная NER-модель]
    RX --> MAP[(Карта соответствий
в RAM)]
    NER --> MAP
    PG -->|обезличенный текст| LLM[Внешняя LLM
OpenAI / Claude / Gemini]
    LLM -->|ответ с плейсхолдерами| PG
    PG -->|восстановленный ответ| API
    API --> FE
    FE --> U

    style U fill:#F58125,color:#fff
    style PG fill:#16A34A,color:#fff
    style NER fill:#0EA5E9,color:#fff
    style RX fill:#8B5CF6,color:#fff
    style LLM fill:#312F4A,color:#fff
    style MAP fill:#EAB308,color:#fff

Как это работает: пошагово

Пример: что «видит» внешняя LLM

Подготовь договор на оказание услуг
с Ивановым Сергеем Петровичем,
тел. +7 (903) 555-12-34,
email s.ivanov@acme.ru,
ИНН 7707083893,
паспорт 4509 123456.

Подготовь договор на оказание услуг
с {{PERSON_1}},
тел. {{PHONE_1}},
email {{EMAIL_1}},
ИНН {{INN_1}},
паспорт {{PASSPORT_1}}.

Ответ модели приходит уже с плейсхолдерами — например, «Договор заключён между {{PERSON_1}} (контакты: {{PHONE_1}}, {{EMAIL_1}}) и ...». PII-Guard восстанавливает исходные значения, и пользователь видит готовый текст с корректными ФИО, телефоном и email.

Какие сущности обнаруживаются

Технологический стек

• NER-модель: дообученный DeepPavlov/rubert-base-cased + слой CRF; квантизация INT8 для ускорения инференса.
• Regex-движок: компилированные паттерны на RE2 — без катастрофического бэктрекинга, гарантированно линейное время работы.
• Сервинг: ONNX Runtime + Triton Inference Server на NVIDIA L4, развёрнутые в Yandex Cloud (регион ru-central1).
• Карта соответствий: in-memory hash-map в изолированном воркере; TTL — длительность одного потока ответа.
• Аудит: иммутабельные логи с обезличенной версией запроса/ответа, хэш SHA-256 от карты соответствий (без самой карты).

Юридические и технические гарантии

Частые вопросы