Ваши промпты
остаются вашими.
Privacy Mode заменяет ФИО, ИНН, СНИЛС, паспорта, номера карт и десятки других категорий персональных данных на безличные плейсхолдеры — до отправки в модель. В ответе они разворачиваются обратно, поэтому для вашего приложения всё работает как обычно.
Включается одним флагом в запросе. Замены хранятся только на время ответа.
Клиент Иванов Иван,
ИНН 7707083893,
баланс 1 200 ₽Клиент [PERSON_1],
ИНН [INN_1],
баланс 1 200 ₽Клиент Иванов Иван
имеет ИНН 7707083893
и баланс 1 200 ₽Более 15 категорий по умолчанию.
Распознаём российские идентификаторы с проверкой контрольных сумм — ИНН, СНИЛС, ОГРН, паспорта. Плюс универсальные категории на основе GLiNER и spaCy.
Список расширяется. Можно дополнить кастомными категориями под ваш домен через настройки ключа.
Три шага — и ПДн к модели не попадают.
Маскирование происходит на инфраструктуре Hubris в РФ, до отправки запроса зарубежному поставщику модели.
Запрос идёт через NER
Анализ идёт в Hubris на инфраструктуре в РФ. Используется Microsoft Presidio + GLiNER multi-PII + spaCy ru + кастомные распознаватели ИНН/СНИЛС/паспортов/ОГРН с проверкой контрольных сумм.
ПДн заменяются на плейсхолдеры
Каждое найденное значение получает уникальный плейсхолдер: [PERSON_1], [INN_1], [PHONE_2]. Карта замен живёт в Redis 10 минут, после восстановления ответа — удаляется. Сама LLM никогда не видит реальные значения.
Ответ модели разворачивается
Если модель упоминает плейсхолдеры в ответе, Hubris подменяет их назад на реальные значения перед возвратом вам. Для приложения и пользователя работа выглядит как обычная — без вмешательства.
На уровне ключа или конкретного запроса.
Два способа включить Privacy Mode — глобально для ключа или точечно для отдельного запроса через заголовок.
# Настройки → Ключи → выберите ключ
# Privacy Mode: вкл
Все запросы этим ключом
будут проходить через
маскировку автоматически.Настраивается в дашборде Hubris в один клик. Не требует изменений в коде приложения.
# Через заголовок
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-sonnet-4-5",
messages=[...],
extra_headers={
"X-Hubris-Privacy-Mask": "on",
},
)Значения: on, off, required (блокировать запрос при ошибке маскирования).
Готовая база для DPA — без переписки на 3 месяца.
Hubris — не просто прокси. Мы работаем в правовом поле 152-ФЗ как лицо, обрабатывающее ПДн по поручению заказчика.
Роль Hubris по 152-ФЗ
Лицо, осуществляющее обработку ПДн по поручению (ч. 3 ст. 6 152-ФЗ).
- Заказчик — самостоятельный Оператор ПДн третьих лиц
- Hubris обрабатывает данные строго по поручению и не использует их для собственных целей
- Раздел §9.5 оферты Hubris — это и есть Поручение на обработку, готовое для приложения к вашему DPA
Трансграничная передача при Privacy Mode
Когда Privacy Mode включён: ПДн заменяются на плейсхолдеры до того как запрос покидает инфраструктуру Hubris в РФ.
- Зарубежный поставщик модели видит только обезличенные данные
- Трансграничной передачи ПДн в смысле ст. 12 152-ФЗ не происходит — нечего передавать
- Это не «шифрование» и не «прокси» — это структурное удаление идентифицирующих значений из текста запроса
Полная Политика обработки ПДн — /legal/privacy. Публичная оферта (включая §9.5 про поручение) — /legal/terms.
Честность важнее красивого слогана.
Privacy Mode не является «полной анонимизацией». Вот что он не маскирует по умолчанию.
Структура промпта
Модель видит формулировку вашего вопроса, тон, длину и общую логику. Маскируются только конкретные идентифицирующие значения.
Числа без контекста
Произвольные числа (например 1 200 ₽ в качестве остатка баланса) не маскируются — они не идентифицируют человека.
Некоторые типы вне списка
MAC-адреса, специфические корпоративные номера, кастомные ID — не покрыты по умолчанию. Можно добавить как кастомную категорию через настройки.
Частые вопросы.
А что если модель в ответе использует плейсхолдер неправильно?
Бывает. На редких моделях LLM может перепутать [PERSON_1] и [PERSON_2] в ответе. Hubris детектит это: в режиме required блокирует запрос с ошибкой restore_failed. В режиме on ответ возвращается как есть, с плейсхолдерами. Логи видны в дашборде.
Какая модель распознавания используется?
Microsoft Presidio (open-source) + GLiNER multi-PII (универсальный NER для 30+ языков) + spaCy ru_core_news_sm + собственные распознаватели ИНН/СНИЛС/паспортов/ОГРН с проверкой контрольных сумм. Всё работает на инфраструктуре Hubris в РФ.
Насколько это замедляет запросы?
Дополнительная задержка ~300–500 мс на средний промпт. На длинных промптах (>10К токенов) может вырасти до 1–2 с. Замеры видны в заголовках ответа: X-Hubris-Mask-Latency-Ms.
Privacy Mode платный?
Нет. Privacy Mode не добавляет наценки за маскирование. Платите только за токены LLM, как обычно.
Готовы попробовать?
Регистрация по email, включается одной галочкой, оплата от 300 ₽.