tsymbaluyk

Я люблю решать задачи, поэтому решил сделать её сам.

Почему это важно именно сейчас

Два факта, из-за которых я вообще взялся за это.

Первый — ИИ пришёл в рабочие процессы. По исследованиям «Контур.Толк» и Т-Банка, каждый второй сотрудник уже использует нейросети в рабочей переписке. Люди копируют в чат-боты договоры, резюме, базы клиентов, переписки — и редко задумываются, что там внутри.

Второй — штрафы. С 30 мая 2025 года в России действуют новые штрафы за утечку персональных данных: утечка до 1 000 человек — 150–300 тысяч рублей, от 1 до 10 тысяч — 3–5 млн, от 10 до 100 тысяч — 5–10 млн, больше 100 тысяч — 10–15 млн. А за повторную утечку — оборотный штраф 1–3% годовой выручки. И киберстраховка эти штрафы, как правило, не покрывает.

То есть компаниям нужен простой способ не слить данные в нейросеть.

Что умеет сервис, если объяснять бабушке

Mask Gate — это маскировщик персональных данных. Он находит в тексте и вложениях чувствительные данные — паспорта, ИНН, СНИЛС, карты, телефоны, медданные, коммерческую информацию — и применяет к ним одну из трёх стратегий:

·  block — запретить передачу (для секретов и медданных — жёстко).

·  redact — необратимо удалить, заменив на [REMOVED:категория].

·  flag — просто пометить, не трогая текст.

Плюс есть обратимая маскировка: значение уезжает в зашифрованное хранилище (vault), а в тексте остаётся токен [VAULT:…], который можно раскрыть обратно по ключу в рамках визита на сайт.

Что именно он находит

Вот категории, которые уже работают — это не «мы планируем», а реальные детекторы в конфиге:

Группа

Категории

Секреты и ключи

API-ключ, приватный ключ, SSH-ключ

Медицина

медицинские данные

Карты и платёжное

номер карты, CVV, срок действия, счёт

Документы РФ

паспорт, ИНН, СНИЛС

Контакты

телефон, email, адрес

Личное

дата рождения

Прочее

госномер авто, учётные данные, код

Метки

ОГРН, ОГРНИП, БИК, КПП, IP-адрес, суммы

Сущности (NER)

ФИО, организация, локация

Плюс можно задать свои фразы-маркеры (например, название секретного проекта) и собственные regex-правила — они «всегда ловить». И список исключений, чтобы не срабатывать на заведомо безопасных значениях.

Где это работает

Mask Gate — это не только веб-страница:

·  Веб-интерфейс — вставить текст или загрузить файл.

·  API — /analyze, /process, /process-file, /proxy/chat для встраивания в свои системы.

·  Office add-in — маскирование прямо в Excel и Word, с восстановлением обратно.

·  Файлы и OCR — txt, csv, docx, xlsx, pdf, плюс распознавание сканов и изображений.

Как это устроено технически

Стек: Python 3.11, FastAPI, SQLite, фронт на нативном JS без сборщика, Docker + Nginx. Ядро работает без сети — весь анализ локальный на компьютере пользователя и обработка на сервере, но без сохранения.

Пайплайн:

нормализация → распознаватели → валидаторы → NER → повторный скан → порог → стратегии

·  Нормализация. Текст чистят от обфускации: гомоглифы («а» на латинице вместо кириллицы), zero-width символы, разбивка разделителями. Закодированные куски — base64, percent, hex, HTML-entity — декодируются и пересканируются.

·  Распознаватели. Регулярные выражения для структурированных форматов (ИНН, СНИЛС, карты), сканер секретов (API/SSH/приватные ключи), ключевые слова и пользовательские маркеры.

·  Валидаторы. Найденное проверяется контрольными суммами — ИНН, СНИЛС, номер карты по Луну. Регулярка может соврать, контрольная сумма — почти нет.

·  NER. Для имён, организаций и адресов — модель natasha. Модели запечены в wheel, при запуске ничего не скачивается.

·  Повторный скан. Отдельно ловятся значения, написанные словами, и разбитые на несколько сообщений.

Про скорость: одиночное значение (карта, ИНН, паспорт) ядро разбирает за доли миллисекунды (~0,1 мс); типовое сообщение на ~1 000 знаков — за ~5 мс. Это мои же eval-замеры, а не рекламные цифры.

Главный принцип — fail-closed: любой сбой внутри анализа — это блок, а не молчаливый пропуск. На весь проход есть жёсткий бюджет, превысил — блок. Проще перестраховаться, чем пропустить утечку.

Самый простой обход, который ломает обычный регексп

Обычный регексп ищет «паспорт 4509 123456» и сдаётся, когда человек пишет цифры через пробел:

паспорт 4 5 0 9 1 2 3 4 5 6 либо цифры словами, как в речевой аналитике.

Или когда номер карты разбит на несколько сообщений в чате. Mask Gate собирает такие куски обратно и ловит значение целиком — на нормализации это решается до того, как в дело вступают регулярки.

Chokepoint: фильтр на трубе

Кроме проверки «вручную», сервис встраивается в пайплайн как серверный chokepoint: стоит между вами и внешним LLM-API и проверяет данные в обе стороны — и то, что уходит в нейросеть, и то, что от неё возвращается. Поддерживается BYOK: подключаете собственный ключ LLM — нам не нужно видеть ваши запросы.

Это и есть ответ на вопрос «как не слить паспорт в ChatGPT»: не надеяться на внимательность сотрудника, а поставить фильтр на трубу.

Конкуренты и почему это не DLP

Не буду говорить, что конкурентов нет — они есть. Есть открытая библиотека Presidio от Microsoft, но это инструмент для разработчиков, а не готовый сервис, и без русской специфики 152-ФЗ. Есть западные облачные сервисы маскирования, но туда надо отправлять данные за рубеж — а это само по себе риск по статье о трансграничной передаче. И есть полноценные DLP — Solar Dozor, InfoWatch и другие — но это проект внедрения на месяцы с бюджетом от нескольких миллионов рублей.

Mask Gate — не DLP. Это лёгкий маскировщик ПД, который закрывает одну конкретную задачу: не дать чувствительным данным утечь в нейросеть или облако. Дёшево, быстро, без проекта внедрения.

Где я накосячил

Самая большая ошибка: два месяца я полировал интерфейсы вместо того, чтобы сделать первую версию и проверить гипотезу. Два месяца без единой обратной связи от реального пользователя. Классическая грабля инженера — хочется сделать красиво, а надо было делать быстро.

Второй граблей стали сами нейросети. Начал на Claude — он постоянно тупил: обрывы связи, функционал не работал, сделал одну задачу и упёрся в лимит. Перешёл на Kimi — подход к идеям и рассуждениям понравился больше. А потом случилось главное ускорение: на DeepSeek 4 Pro я стал делать в десять раз быстрее, а с DeepSeek Harness — ещё примерно в пять раз.

Отдельная история — как нейросети начали ругаться друг с другом. Я вёл несколько задач в разных IDE, и в какой-то момент одна модель обвинила в ошибке другую, а та переложила ответственность обратно. Я сидел и читал переписку двух LLM, которые скидывали вину друг на друга. Такого в «успешных кейсах» не рассказывают.

Желание бросить тоже было — когда интерфейс сыпался, а Claude после долгого анализа выдавал неработающий код. Спасло две вещи. Первая — интерес к самой задаче. Вторая — я вынес правила работы с нейросетями в отдельный документ: независимая проверка результата, чёткая пометка задачи «в работе», общие принципы, заложенные в инструкции. Когда модели перестали переписывать логику друг у друга, код наконец перестал ломаться.

Почему с данными всё чисто

Про 152-ФЗ — коротко о том, что зашито в архитектуру (детали — на странице безопасности maskgate.ru/security):

·  Минимизация. Текст обрабатывается в памяти и не пишется на диск в открытом виде — в аудит и на диск попадают только HMAC-токены, а маскированные значения лежат в vault под AES-256-GCM.

·  Локализация (ст. 18). Аудит-лог и временные файлы — в инфраструктуре РФ.

·  Трансграничная передача (ст. 12). Chokepoint не даёт ПДн утечь во внешний LLM.

·  Self-hosted. При желании сервис разворачивается целиком у вас в контуре (Docker).

·  Анти-фишинг. Проверка домена и Origin — даже клон сайта не соберёт ваши данные.

Финал

Сервис на стадии MVP, и я показываю цифры открыто: на eval-корпусе recall ~95%, precision ~92%. Простым языком: из 100 настоящих паспортов и ИНН сервис ловит 95, а из 100 срабатываний 92 — по делу, остальные 8 — ложная тревога. Это не «100% защита» — такой не бывает. Mask Gate — не DLP: он не защитит от мотивированного инсайдера, стеганографии или семантического перефраза, когда паспорт пересказан своими словами, но в будущем я это доработаю. Это инструмент снижения риска для типовых утечек, и я знаю, где он заканчивается.

Дальше — реальные пользователи и реальные сценарии. Я не хочу, чтобы это осталось проектом в стол, поэтому открыто ищу первых пользователей, которые помогут отловить edge-кейсы, которые я не предусмотрел.

Поэтому просьба к вам: попробуйте сломать сервис. Пришлите три текста, на которых, как вам кажется, он ошибётся — пропустит чувствительные данные или, наоборот, сработает зря. Первая проверка бесплатна, без регистрации. Нашли ошибку — в интерфейсе есть приватная форма «Сообщить об ошибке».

А тем, кто прямо сейчас копирует паспорт в ChatGPT-бот, скажу одно: утечки персональных данных по 152-ФЗ наказуемы — до 15 млн рублей, а за повторную утечку до 3% оборота. Отправляя свои данные, вы подставляете себя и своё будущее. Отправляя данные коллег или компании — ещё и компанию.

Попробовать бесплатно: maskgate.ru

Безопасность и обработка данных: maskgate.ru/security

• Общие темы и идеи: Мировые события, культура, искусство, технологии.

• Факты и статистика: Общие факты, показатели и данные, свободно доступные в публичных источниках.

• Публичные данные: Информация, которая доступна в открытых источниках без ограничений.

• Обучающие материалы: Учебные пособия, которые не содержат личной информации.

• Общая информация о продуктах: Описание продуктов и услуг, которые компания предлагает, без упоминания конкретных клиентов или их данных.

• Творческие задания и идеи: Запросы на создание историй, художественных произведений, описания.

Что нельзя отправлять в чат с нейросетями?

• Личные данные клиентов и сотрудников: Имя, адрес, телефоны, контактные данные и любая другая информация, идентифицирующая личность.

• Конфиденциальные документы: Внутренние отчеты, финансовые данные, стратегические планы.

• Данные клиентов: Информация о клиентах, их предпочтениях или истории покупок.

• Коммерческая тайна: Секреты производства, бизнес-стратегии и любые другие непубличные данные.

• Патенты и интеллектуальная собственность: Защищенные разработки, идеи и технологии, касающиеся новых продуктов или услуг.

• Секретные наработки и разработки: Проекты и исследования, находящиеся на стадии разработки, которые еще не опубликованы.

Сравнение нейросетей и какую я выбрал для своей работы

Важно, что выбор нейросети - это зависит от ваших ожиданий, компетенций в работе с ВПН и иностранными картами для оплаты и результатом, который выдает нейросеть. Можете пробовать менять модель, чтобы добиться того результата, который вы ожидали. Я в инструкции опишу пример для тех, кто не хочет заморачиваться со всем этим и иметь возможность платить со счёта компании в РФ.

Таблица сравнения

Я выбрал для своих задач chad ai и deepseek.

Сценарии работы с примерами

Текст

• Борьба с синдромом «белого листа»;

Запрос:
“Я хочу написать текст статью на тему сценарии для работы с нейросетями для повседневных задач, но у меня синдром белого листа. Помоги и составь структуру будущей статьи и напиши кратко такую статью. Думай по шагам и перепроверь себя.”

• Рерайт текста;

Запрос:
“Сделай рерайт текста ниже, чтобы он был понятнее, используй смайлики и сократи текст до 500 символов. Думай по шагам и перепроверь себя”

Текст:”

Помогает сделать большой текст маленьким или сделать текст в нужном вам стиле.

Сравним текст начальный и итоговый:

В целом, с задачей нейросеть справилась. Обратите внимание, что символов 620, а не 500 как я просил. Можно попросить нейросеть сделать все таки 500 символов и она сделает:

Главное проверьте, что в чате включен контекст:

В итоге, нейросеть сделала так, как я просил:

• Сценарий для видео, обложка и название;

Запрос:
“Я занимаюсь маркетингом для клиентов из среднего и крупного бизнеса в РФ. Сделай кликбейтный и эмоционально вовлекающий сценарий для рекламного видео, обложка и топ 5 названий для видео. Думай по шагам и перепроверь себя.”

Сценарий поможет запустить творческий процесс, потому что есть уже идею, которую можно улучшать и адаптировать.

• Проверка текста на ошибки.
  Запрос:
  “Проверь текст ниже на ошибки русской речи и отправь итоговый текст без ошибок. Думай по шагам и перепроверь себя.

Текст:

йа начиначий, блоггэр и хачу вести, свой тг канал, чтоби прадвать инфокурсы и заработат многа денег.”

Данный сценарий полезен для перепроверки ваших писем, информационных писем, инструкций, постов для соц. сетей или текста в email рассылках и других текстах.

Изображения и видео

• Создание картинок по запросу (изображения и иконки для презентаций и фоны);

Запрос:
“Сделай обложку для видео со следующим содержанием:

Эмоциональный заголовок, который сразу привлекает внимание, например: "Преобразите свой бизнес!"

Иллюстрация, отражающая рост, успех, или довольных клиентов.”

Получилось что-то страшное:

Давайте попробуем поменять модель на более дорогую:

Стало лучше, но есть ошибка в тексте. Поэтому лучше генерировать без текста на картинке. По стоимости первая картинка стоила нам ~6 рублей, а вторая 50 рублей. Всё равно быстрее и дешевле, чем искать дизайнера.
Картинка без текста выглядит так:

Запрос:
“Сделай обложку для видео со следующим содержанием:

Иллюстрация, отражающая рост, успех, или довольных клиентов. Не добавляй текст на картинку.”

Кстати, вы можете задавать стиль и рисовать более реалистичные картинки. На эту тему моя коллега ведет тг-канал и делиться готовыми промтами - https://t.me/neyrogid

• Распознать текст на картинке;

В данном сценарии нужно нажать другие кнопки. Также, можно загрузить изображение в чат, а потом написать, что вы хотите получить в результате

• Создание фонов для презентаций;

Запрос:
“Сделай фон для презентации на тему:

"Сценарии для работы с нейросетями для повседневных задач". Не добавляй на слайд текст.”

Результат ок, но нужно будет добавить белый или черный полупрозрачный фильтр на фото, чтобы оно получилось менее контрастным.

• 300.yandex.ru для пересказа видео;

Можно использовать, чтобы кратко понять суть и не смотреть или читать статью полностью. Кстати. В яндекс браузере эта функция есть на каждой странице на телефоне или компьютере.

• Убрать фон с картинки.

Анализ

• Анализ текстовых отзывов от клиентов;

Запрос:
“Проанализируй отзывы ниже и сделай саммари. Что сделать, чтобы улучшить сервис?”

Я скопировал отзывы из публичной части для яндекс.карты для организации. Нейросеть проанализировала и на основе общей информации предложила план.
Также, можно загрузить таблицу и получить шаблон отзыва и рекомендации, что нужно изменить в бизнесе для каждого отзыва и распределить задачи по сотрудникам.

• Структурирование данных и анализ неструктурированных данных (в том числе pdf).

Запрос:
“Проанализируй документ и выведи весь контент в виде таблицы в ответе. Перепроверь себя и думай по шагам.”

Я взял для примера содержимое yandex.ru и сохранил как pdf и вложил в чат. Далее нейросеть проанализировала содержимое и дала ответ на основе содержимого. Работает с перебоями, но можно загрузить текстовые данные прямо в запрос чата и тогда все работает прекрасно. Анализирует не только pdf, но и таблицы.

• Структурирование данных (из текста в таблицу);

Запрос:
“Проанализируй текст ниже и представь его в формате таблицы. Думай по шагам и перепроверь себя.

текст:”

Функции

• Шаблоны запросов к нейросетям с качественными ответами;

Внутри chad AI есть шаблоны популярных сценариев, например, написание текстов для блога. Я такой подходе не поддерживаю, однако, многие его используют для наполнения своих блогов на сайте.

Если у вас есть вопросы, то задавайте их в комментариях.

Если вам интересна тема цифрового маркетинга и использования нейросетей - присоединяйтесь к моему каналу. В нём в формате коротких постов я делюсь опытом продвижения из личного опыта.

• Сервис “Розничный бизнес” - поможет рассчитать эффективность нового бизнеса, исходя из вашего бюджета либо найти лучшую локацию, где максимальный спрос на услуги вашего будущего бизнеса.

• Сервис “Бизнес для самозанятых” - поможет оценить перспективность локации, исходя из выбранного направления деятельности и потенциальных локаций для аренды помещения вашего бизнеса:

• Сервис “Оценка привлекательности локаций” - поможет оценить насколько будет успешен ваш бизнес, исходя из локации помещения, а потом поможет составить бизнес-план:

Также, здесь есть аналитика по району,например, я выбрал ремонт компьютеров и установил метку на карте и получил данные. На карте указаны конкурентные бизнесы.

Если нажать кнопку получить бизнес-план, то получим вот такой расчёт:

Мы в можем внести корректировки в расчет бизнес-плана, в вкладах слева.
Содержание бизнес-плана:
1. Резюме

2. Анализ рынка

3. Маркетинговая стратегия

4. Маркетинговый план

5. План продаж

6. Инвестиционная программа

7. Потенциальные поставщики

8. Операционные расходы

9. Финансовый план

10. Оценка рисков

Полный файл с бизнес-планом опубликовал в своем telegram канале.

Следующий способ:

Яндекс.Карты и анализ негативных отзывов конкурентов

Заходим на яндекс карты - https://yandex.ru/maps

И находим конкурентов в той локации, где вы планировали работать

Далее последовательно открываете конкурентов и смотрите последние и негативные отзывы от клиентов. Вам нужно найти в отзывах то, конкурентное преимущество, что не могут обеспечить конкуренты:

Например, что у вас не будет меняться цена после того, как вы ее озвучили клиенту или то, что вы делаете работу быстрее, чем конкуренты. Т.е. надо понять, что конкуренты не могут, а вы можете. Если найдете, то открывайтесь, если нет, то не открывайтесь в этой локации.

Следующий способ:

Анализ поискового спроса в Яндексе по городу

Вы вводите запрос, по которому могут найти вас клиенты и анализируете сколько таких запросов в месяц:

Если понимаете, что запросов почти нет в вашем городе, то открываться не стоит либо придется вложить СИЛЬНО больше денег в маркетинг, на то, чтобы объяснить клиенту, зачем нужна ваша услуги или продукт. И если совпадут звезды, у клиента будут деньги, он осознает потребность, то он купит у вас.

Если конкуренции в городе нет - это негативный сигнал, а не позитивный в большинстве случаев!

Финальный способ для оценки:

Анализ с помощью инструментов таргетированной и контекстной рекламы

Яндекс и ВК собирает данные о пользователях, чтобы рекламодатели могли запускать рекламу, настраивая, нужны параметры в рекламном кабинете:

https://vk.com/ads

Нажимаете на кнопку создать объявление:

Далее нажимаете “переходы по рекламе”

На следующем шаге можно выбрать любой пункт, но я выбрал реклама сайта, чтобы не создавать рекламное сообщение:

Далее в настройках аудитории мы уже видим прогноз аудитории от ВК:

на следующем шаге я ввел данные потенциальной аудитории клиентов:

И мы получили информацию, что в этом районе проживает ~58 тысяч потенциальных клиентов, за которых вы будете бороться с конкурентами в этом районе. Если вас устраивает такое количество клиентов и вы знаете, что для клиентов будет конкурентным преимуществом, то можете открываться в этой локации.

Если у вас остались вопросы, то можете задавать их в комментарии под постом, а если хотите предложить тему или вопрос для следующей статьи, то пишите в комментариях моего telegram канала.

Последние полтора года я занимаюсь созданием ИИ-ассистента контакт-центра, обученного на данных о компании, который помогает консультировать клиентов оператору в чатах. В этой статье я расскажу про более простую реализацию, в которой мы обучим ИИ информации о вашей компании и поставим задачу собирать обращения от клиентов в гугл таблицах.

Идея собрать такого ИИ возникла после обращений моих клиентов, которые жаловались, что операторы, которых они нанимают на работу с чатами либо чего-то не знают, либо только делали вид, что “работают” и в связи с этим клиенты спрашивали, могу ли я сделать такого ИИ-продажника для них. К тому же, без оператора заявки долго ждали ответа в CRM и потенциальные клиенты уже покупали у конкурентов.

Такой ИИ продажник/консультант подойдет средним компаниям, в которых сейчас работает человек и отвечает на чаты, либо тем, кто еще не используют чат на сайте. В отличие от человека, созданный чат-бот будет работать круглосуточно, без перерывов и отпусков.

Пример работы

Я запустил бота на своём сайте и собираю обращения от потенциальных клиентов. 1% пользователей на сайте оставляет заявку, а остальные 10% просто задают вопросы и используют бота, как поиск по сайту:

Как создать такого же бота

Учитывая, что я обещал рассказать, как создать такого бота без знаний программирования, то мы будем пользоваться услугами сервиса: https://botpress.com/

Вам нужно зарегистрироваться на сервисе: https://sso.botpress.cloud/registration

После регистрации увидите такой интерфейс, где нужно нажать «Create bot» (создать бота):

После создания бота, вам нужно повторить структуру, которая у меня на скриншоте:

Перед созданием бота сделаем таблицу, куда будут записываться контактные данные пользователя. Переходим в раздел таблиц, создаем новую таблицу и указываем названия столбцов данных, которые будем собирать:

Создание бота

На первом этапе уточняем у пользователя, чем ему помочь и добавляем варианты ответа:

Если пользователь хочет заказать услуги, то нужно взять контактные данные пользователя. Я сделал это серией последовательных вопросов:

Затем я записываю полученные ответы в таблицу:

Если хотите, чтобы заявки приходили в гугл таблицы, как у меня, то сначала создайте аккаунт на make.com и сделайте связку webhook - google tabs:

А дальше отправляю ответы в гугл таблицу через конектор make.com.

В моём случае следующий код (не забудьте указать адрес вашего вебхука):

workflow.nocodeSuccess = false

const leadData = {

fullName: workflow.name,

phoneNum: workflow.phone,

question: workflow.question

}

try {

const response = await axios.post('АДРЕС ВАШЕГО ХУКА', leadData)

workflow.nocodeSuccess = true

}

catch (error) {

console.error(error)

}

Дальше, когда заявка получена, я уведомляю об том пользователя и предлагаю воспользоваться другим функционалом бота, например, получить совет от ИИ-маркетолога:

Если пользователь выбирает совет, то узнаем, какой вопрос у пользователя:

На следующем шаге вопрос пользователя с дополнительным промтом, как на скриншоте передаем для обработки ГПТ:

После выводим полученный ответ сообщение пользователю:

И снова возвращаем пользователя в меню и предлагаем воспользоваться другим функционалом.

Чтобы обучить ИИ информации о нашей компании, добавляем новую базу знаний (сайт, документ или другую информацию), то открываем knowledge base:

Далее справа вверху нажимаем “Publish” - “Опубликовать”:

Публикуем чат-бот на вашем сайте

Возвращаемся в панель, в которой нажимали “create bot” и переходим в раздел Webchat. Настраиваем и описываем вашего бота, как вам необходимо:

Далее копируем ссылки в разделе “Share” - “Embed code”:

Далее я перехожу на свой сайт на Тильда и добавляю код на все страницы через блок T123 и добавляю в раздел header, который показывается у меня на всех страницах.

Далее нажимаем опубликовать и еще раз в разделе главного меню “опубликовать все страницы”.

Теперь бот работает на вашем сайте.

Надеюсь, что у вас все получилось, если нет - задавайте вопросы в комментариях или обращайтесь ко мне, постараюсь вам помочь лично. Также, пишите про какие функции рассказать в следующий раз.

По всем вопросам - пишите в telegram