DePers Privacy Gateway for Codex
Развиваем MCP-шлюз и проверки на границах поддерживаемых запросов и инструментов. Защита действует в подключённых сценариях; DePers не перехватывает глобально все действия Codex.
Privacy Runtime для AI-агентов
DePers защищает чувствительные данные перед отправкой в языковую модель и контролирует восстановление ответа в доверенном контуре.
Как устроен DePers ↓DePers Core — Python-модуль обработки чувствительных данных для AI-сценариев. Интеграции используют единый путь защиты: классификация, политика, преобразование, проверка выхода и разрешённое восстановление.
Развиваем MCP-шлюз и проверки на границах поддерживаемых запросов и инструментов. Защита действует в подключённых сценариях; DePers не перехватывает глобально все действия Codex.
Готовим интеграцию CRM с внешней LLM через DePers Core. Установка и реальный рабочий процесс на тестовом портале ещё требуют приёмки. Приложение пока не опубликовано в Маркете.
Чувствительные значения могут заменяться непрозрачными метками, удаляться или блокироваться согласно политике. Восстановление значений требует доступа к защищённому хранилищу и соответствующего разрешения.
В подключённом сценарии модель получает результат обработки DePers, а не исходный запрос напрямую. Если этап защиты завершается ошибкой, запрос должен быть отклонён.
Это запись о применённых правилах и этапах обработки. Она содержит метаданные и классы данных, но не исходные чувствительные значения.
Сейчас готовим запуск и проверяем интеграции. Эта страница описывает продукт; она не принимает документы или персональные данные. Деперсонализация сама по себе не гарантирует соблюдение всех требований законодательства.