500+ требований к LLM Firewall: как enterprise защищает ИИ от промпт-инъекций и утечек

Корпоративное использование ИИ перестало быть экспериментом в одном отделе. Модели вызываются из IDE, внутренних ассистентов, агентных контуров и «теневых» чатов сотрудников. Поверхность атаки при этом принципиально иная, чем у классического периметра: промпт-инъекция, утечка персональных данных во внешнюю модель, неконтролируемый расход токенов, вызов инструмента агентом без права на действие.

За последний год требования крупных enterprise к защите генеративного ИИ кардинально изменились. Если раньше это был короткий список задач к «прокси для ChatGPT», то теперь сформирована матрица на десятки страниц — более 500 формализованных требований. Среди них: стандартные задачи безопасности, контроль ИИ-агентов и протокола MCP, соответствие 152-ФЗ, управление цепочкой поставок моделей и многое другое.

Речь уже не просто о фильтре — речь о полноценном контрольном контуре. В статье разбирается реальная матрица требований: границы доверия, бюджетные ограничения, регуляторика и управляемость. Это не каталог фич, а карта того, что заказчик считает обязательным для защиты генеративного ИИ в корпоративной среде.