Hacker News · 17.07.2026 ·Безопасность и алайнмент

Slopfence: защита от утечки секретов в LLM на уровне браузера

Slopfence — это инструмент для предотвращения утечек конфиденциальных данных при работе с LLM через браузер. Решение работает как нативное расширение, которое в реальном времени сканирует вводимый пользователем текст на наличие ключей API, паролей и других секретов, блокируя их отправку в чат-интерфейсы до того, как данные покинут локальную среду.

Инструмент решает проблему «непреднамеренной передачи данных», когда сотрудники компаний случайно вставляют в промпты внутреннюю документацию или учетные данные. В отличие от серверных DLP-систем, Slopfence функционирует непосредственно в браузере, что позволяет контролировать поток информации до момента её обработки моделью. Это критически важно для организаций, которые используют публичные ИИ-сервисы, но стремятся минимизировать риски компрометации корпоративной информации.

Разработка ориентирована на интеграцию в рабочие процессы команд, активно использующих генеративный ИИ. Система позволяет администраторам настраивать правила фильтрации, обеспечивая соблюдение политик безопасности без необходимости ограничивать доступ к самим LLM-инструментам. Такой подход снижает вероятность случайных утечек, которые часто происходят из-за человеческого фактора при копировании данных из IDE или внутренних систем в окна чат-ботов.

Ключевые факты

Slopfence реализован как браузерное расширение, работающее локально на стороне клиента.
Система автоматически распознает и блокирует передачу API-ключей, паролей и токенов доступа.
Инструмент предназначен для предотвращения утечек данных в популярных LLM-интерфейсах.
Решение фокусируется на защите корпоративных секретов при взаимодействии с облачными ИИ-сервисами.

Источник: Hacker News

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Hacker News · Разработка и инструменты LocalMask: локальный инструмент для защиты данных перед отправкой в LLM LocalMask — это CLI-инструмент с локальным приоритетом, предназначенный для автоматического обнаружения и маскирования персональных данных (PII) и секретов в текстовых потоках. Утилита обрабатывает информацию на стороне пользователя, предотвращая передачу конфиденциальных данных в облачные LLM-сервисы, что критически важно для соблюдения политик безопасности при работе с корпоративными данными и внешними API. Hacker News · Инфраструктура для агентов Leakproof: локальный файрвол для контроля утечек данных в ИИ-агентах Разработчики представили инструмент Leakproof, предназначенный для защиты конфиденциальной информации при работе с ИИ-агентами и IDE-ассистентами. Решение функционирует как локальный прокси-сервер, который перехватывает исходящие запросы от инструментов вроде Claude Code, Cursor или aider. Основная задача системы — предотвратить случайную отправку секретов, ключей API и внутренних данных компании в облачные модели. Hacker News · Инфраструктура для агентов RavenGate: шлюз для защиты персональных данных в потоковых LLM-ответах RavenGate — это специализированный шлюз для LLM, предназначенный для автоматического обнаружения и удаления персональных данных (PII) в режиме реального времени. Инструмент эффективно обрабатывает потоковые данные (SSE), корректно работая с границами чанков, что позволяет безопасно интегрировать языковые модели в корпоративные системы, требующие соблюдения строгих протоколов конфиденциальности и защиты информации. Hacker News · Инфраструктура для агентов Access-aware text-to-SQL: защита от избыточного доступа к данным в ИИ-агентах Разработчики представили инструмент Access-aware text-to-SQL, решающий проблему чрезмерного сбора данных ИИ-агентами при работе с базами данных. Решение внедряет слой контроля доступа непосредственно в процесс генерации SQL-запросов, гарантируя, что LLM запрашивает только ту информацию, на которую у пользователя есть явные права, предотвращая утечки данных и несанкционированный доступ к конфиденциальным таблицам. Hacker News · Инфраструктура для агентов PrivAiTe: прокси-сервис для автоматической фильтрации PII в запросах к LLM PrivAiTe — это self-hosted прокси-решение, предназначенное для защиты конфиденциальных данных при работе с большими языковыми моделями. Инструмент автоматически обнаруживает и маскирует персональную информацию (PII) в промптах и результатах вызова инструментов (tool calls) до того, как данные отправляются на обработку внешним API, обеспечивая безопасность корпоративных коммуникаций и соблюдение требований приватности. Hacker News · Инфраструктура для агентов Secret Shuttle: безопасная передача секретов для ИИ-агентов Secret Shuttle — это инструмент для безопасной передачи API-ключей и учетных данных ИИ-агентам без их прямого раскрытия в контекстном окне модели. Решение использует прокси-сервер, который подменяет реальные секреты временными токенами, позволяя агентам выполнять авторизованные запросы к внешним сервисам, сохраняя при этом конфиденциальность данных в процессе выполнения задач. Hacker News · Модели и релизы Locket — система управления доступом к функциям LLM Исследователи из Stanford University представили Locket — фреймворк для управления доступом к функциям LLM на уровне отдельных API-вызовов. Это позволяет гибко настраивать, какие функции и в каких условиях могут вызываться агентом, что критично для безопасности и контроля поведения ИИ-агентов. Hacker News · Безопасность и алайнмент Использование LLM в качестве honeypot для защиты систем Концепция «LLM-приманок» (honeypots) предлагает новый подход к кибербезопасности, где языковые модели используются для обнаружения и анализа действий злоумышленников. Вместо пассивной защиты система имитирует уязвимый интерфейс, который вовлекает атакующего в диалог. Это позволяет собирать данные о методах промпт-инъекций, векторах атак и целях злоумышленников в режиме реального времени, не подвергая риску реальные бизнес-процессы. Hacker News · Инфраструктура для агентов Self-hosted LLM Gateway: управление доступом и мониторинг для локальных моделей Проект LLM Gateway от компании Croit представляет собой self-hosted решение для централизованного управления доступом к языковым моделям. Инструмент объединяет функции шлюза для API-запросов, систему управления пользователями с поддержкой RBAC и многофункциональный чат-интерфейс. Решение позволяет организациям контролировать использование ИИ-инфраструктуры, обеспечивая безопасность и прозрачность при работе с различными LLM в рамках корпоративной сети. Hacker News · Безопасность и алайнмент Middleware для защиты LLM от prompt injection Разработчик представил middleware на базе Python и FastAPI, предназначенное для защиты LLM-приложений от атак типа prompt injection. Инструмент перехватывает входящие запросы и анализирует их на наличие вредоносных инструкций до того, как они попадут в модель. Это решение позволяет интегрировать слой безопасности в существующие агентные пайплайны, минимизируя риски манипуляции поведением ИИ.

← Все материалы