allclouds.pl
EN⌕
Kreator oferty

PROXY:AI - AI gateway, który kontroluje modele, dane i koszty

AI gateway (bramka AI) to jedna brama między użytkownikami, aplikacjami i agentami AI a modelami: sprawdza każde zapytanie, chroni dane, dobiera model i zapisuje ślad audytowy. PROXY:AI łączy AI gateway i AI firewall w centralnej warstwie kontroli dla ponad 100 modeli — chmurowych i lokalnych. Likwiduje shadow AI, chroni dane wrażliwe i trzyma koszty pod kontrolą — od chmury, przez on-premises, po tryb air-gap

<50 msanaliza w czasie rzeczywistym
100+obsługiwanych modeli
12języków skanowania
6+ mies.historii audytowej na żądanie
PROBLEM

Shadow AI to trzy ryzyka naraz

Bezpieczeństwodane wrażliwe trafiają do zewnętrznych modeli poza polityką → AI Firewall maskuje dane i blokuje ataki na model
Kosztyagent w pętli generuje lawinowe rachunki (denial‑of‑wallet) → Cost Control: budżety i limity
Uzależnienie od dostawcyvendor lock-in → Zero-Code Switch: zmiana modelu bez przepisywania aplikacji
Presja regulacyjnaAI Act, RODO, DORA, NIS2/KSC, KRI, ISO/IEC 42001 → Governance: rejestr WORM i pakiety dowodowe
Mini gra · 60 sekund
Ile danych ochronią Państwo w 60 sekund?PROXY:AI [Strażnik danych - tryb combat]

W grze to Państwo są bramą PROXY:AI: dane wrażliwe chronić, ataki blokować, zwykłą pracę przepuszczać. Gra i materiał edukacyjny czekają w sekcji Wiedza

Zagraj w sekcji WiedzaBez rejestracji · PL i EN
Cykl życia jednego żądania — ten sam dla człowieka, aplikacji i agenta
1 · Uwierzytelnienie · RBAC: role, grupy, klucze · — bez bezpośrednich kluczy API · AI GATEWAY · 2 · Ocena kontekstu · ABAC: kto, skąd, o jaki model, · z jakim ryzykiem · AI GATEWAY · 3 · Skan wejścia · maskowanie danych, blokada · prompt injection i jailbreak · AI FIREWALL · 4 · Routing i budżet · dobór modelu według wyniku · skanu, kontrola limitów · COST CONTROL · 5 · Wywołanie modelu · albo odpowiedź z bufora · semantycznego dla · powtarzalnych pytań · AI GATEWAY · 6 · Skan wyjścia · analiza odpowiedzi modelu · AI FIREWALL · 7 · Akceptacja człowieka · operacje wysokiego ryzyka · (human-in-the-loop) · GOVERNANCE · 8 · Zapis audytowy · niezmienny rejestr WORM · GOVERNANCE · ŻĄDANIE: CZŁOWIEK, APLIKACJA ALBO AGENT · ODPOWIEDŹ I ŚLAD AUDYTOWY
Zero-Code Switch — zarządza się profilami, nie modelami
Użytkownik · wysyła zapytanie · Aplikacja · wysyła zapytanie · Agent AI · wysyła zapytanie · Przypisany profil · dostępu · zamiast wyboru surowego modelu · Decyzja · systemu · uprawnienia · koszt · klasa danych · Modele lokalne · m.in. Bielik, Llama · Modele chmurowe · dobierane przez politykę · KTO PYTA · PROFIL · DECYZJA · MODEL · ponad 100 modeli do wyboru przez politykę
Moduły platformy

Dziewięć modułów w czterech filarach

Każdy etap cyklu realizuje konkretny moduł. Zmiana modelu, dodanie polityki czy nowego limitu nie wymaga przepisywania aplikacji

Moduły wokół jednej bramy
Model Registry · katalog modeli i profili dostępu · ABAC Gateway · ocena żądania na podstawie atrybutów · RBAC i tożsamość · role, grupy, klucze; rotacja bez przestojów · MCP Gateway · nadzór nad autonomicznymi agentami AI · AI Firewall · skanowanie w 12 językach, maskowanie danych · Bariery ochronne · filtry prompt injection i jailbreak · Zarządzanie promptami · repozytorium polityk odpowiedzi · Niezmienny audyt · rejestr WORM, Prometheus i Grafana · FinOps i Anti-DoW · budżety, Twin:Coin, klasy Basic / Advanced · PROXY:AI · brama usług, zasad i zgodności · AI Gateway · AI Firewall · Governance · Cost Control · AI GATEWAY · AI FIREWALL · GOVERNANCE · COST CONTROL
Zgodność regulacyjna i dowodowość

Rejestr, któremu nie sposób zaprzeczyć

Rejestr WORM nieusuwalnie i z zabezpieczeniem kryptograficznym zapisuje każde wywołanie modelu, jego koszt i kontekst decyzji. Na tej podstawie PROXY:AI jednym kliknięciem przygotowuje pakiety dowodowe — z danych gromadzonych w toku normalnej pracy

Dowody wspierają wykazanie zgodności — nie zastępują opinii prawnej ani certyfikacji
2026-09-23 10:41:07 WORM user=a.nowak · profil=finanse-poufne2026-09-23 10:41:07 firewall: PESEL×2 → maskowanie · 38 ms2026-09-23 10:41:08 routing: model=bielik-lokalny · koszt=0,42 TC2026-09-23 10:41:09 hash=7f3a…c91e · podpis ✓
Przygotuj pakiet dowodowy
Dokumentacja wg Załącznika IV AI Act✓
Raporty ryzyka DORA✓
Materiały NIS2 / KSC✓
Paczki audytowe ISO/IEC 42001
KATALOG FUNKCJI

57 funkcji PROXY:AI

Pełna lista funkcji bramy: dostęp do modeli, polityki i uprawnienia, zgodność i nadzór, administracja, panel administratora. W tym 3 nowe w wersji SAIE Pantera

Administracja i governance8
  1. AI Cost Forecast & Optimizer: prognoza ekwiwalentu API dla każdego użytkownika, rekomendacja planu abonamentu i scenariusze „co jeśli”, które niczego nie zmieniają bez decyzji człowieka
  2. Warstwa rozliczania za wiedzę, monitorowania i budżetowania wykorzystania zasobów AI
  3. Rejestrowanie zdarzeń operacyjnych, panele analityczne administratora i monitorowanie błędów dostawców
  4. Definiowanie reguł dopuszczalności akcji AI, wymogu zatwierdzenia lub blokowania narzędzi
  5. Tryb poufności do pracy z danymi wrażliwymi
  6. Brama MCP z wielopoziomową kontrolą dostępu do narzędzi na poziomie użytkownika, roli i zespołu
  7. Ograniczanie i audyt dostępu do narzędzi, funkcji, wykonywania kodu oraz terminala
  8. Konfiguracja transformacji żądań i odpowiedzi AI bez pisania kodu, z użyciem prostych reguł administracyjnych
Zgodność i nadzór nad modelami8
  1. Kontrolowane użycie AI poprzez audyt, polityki dostępu, nadzór człowieka, rejestrowanie decyzji i dokumentowanie wykorzystania modeli
  2. Gotowość do wymagań AI Act, w tym prezentacja modeli, decyzji polityk, zdarzeń, ryzyk i śladu audytowego
  3. Zarządzanie ekspozycją danych osobowych poprzez wykrywanie, maskowanie, blokowanie lub eskalację zapytań
  4. Rejestry i dowody operacyjne przydatne do zarządzania AI zgodnie z ISO/IEC 42001
  5. Szablony zgodności regulacyjnej dla AI Act
  6. Model SBOM oraz raportowanie zgodności z wymaganiami Cyber Resilience Act
  7. Mechanizmy Human Oversight obejmujące oznaczanie treści AI, eksport FRIA/ASIA oraz bramki zatwierdzania działań krytycznych
  8. Panel compliance prezentujący polityki, decyzje dostępu, zdarzenia, ryzyka i aktywne modele
Dostęp do modeli LLM19
  1. Offline Model Registry: Model Manager dobiera modele do infrastruktury i przygotowuje paczki z Harbor, a Model Agent instaluje i testuje je w sieci bez internetu (air gap)
  2. Jednolity punkt zarządzania komunikacją z modelami LLM dla aplikacji, agentów i użytkowników
  3. Obsługa wielu dostawców modeli AI: chmurowych, lokalnych i on-premises
  4. Mapowanie błędów różnych dostawców do spójnego formatu zgodnego z API OpenAI
  5. Routing modeli zgodnie z konfiguracją, dostępnością, kosztem, politykami i uprawnieniami użytkowników
  6. Wizualizacja trasy ruchu zapytania przez reguły, modele, dostawców i decyzje polityk
  7. Konfiguracja modeli zapasowych i automatyczne przełączanie w przypadku niedostępności modelu głównego
  8. Katalog modeli z metadanymi, w tym aliasem, dostawcą, typem, statusem i trybem użycia
  9. Izolacja SLA per tier z dedykowanymi instancjami i izolacją sprzętową GPU
  10. Deklaratywna regionalna rezydencja danych w modelu EU-only per tenant
  11. Definiowanie zasobów AI jako Custom Resource Definitions w Kubernetes
  12. Ochrona przed nadmiernym zużyciem środków poprzez wykrywanie nietypowych wzorców konsumpcji i odcinanie podejrzanych sesji
  13. Panel dry-run do testowania reguł bezpieczeństwa ABAC przed ich uruchomieniem produkcyjnym
  14. No-code transformacje żądań i odpowiedzi AI bez konieczności pisania kodu
  15. Integracja IDE poprzez dedykowany plugin z widocznością kosztów i tokenów w czasie rzeczywistym
  16. LLM Playground jako środowisko testowe do eksperymentów, porównywania odpowiedzi i tuningu parametrów
  17. Framework pluginów Python i WASM z możliwością rozszerzania przez marketplace
  18. Walidacja modeli przed uruchomieniem w środowisku AI
  19. Model wewnętrznej waluty do rozliczania korzystania z AI, w tym kosztów per akcja, budżetów i transferów
Polityki dostępu i uprawnienia7
  1. Decyzje dostępu do modeli oparte na atrybutach użytkownika, grupy, modelu, typu danych i środowiska
  2. Predefiniowane profile sektorowe polityk bezpieczeństwa dla branż regulowanych, w tym finansów, ochrony zdrowia, administracji i energetyki
  3. Wykrywanie prób nadużyć w czasie rzeczywistym, w tym injection, jailbreak, niedozwolonych treści i anomalii zużycia tokenów
  4. Pomiar kosztu każdego zapytania według użytkownika, zespołu, projektu i modelu, z budżetami hierarchicznymi
  5. Centralny, wersjonowany rejestr promptów
  6. Obsługa szablonów promptów i dekorowania zapytań regułami centralnego gatewaya
  7. Buforowanie powtarzalnych zapytań z użyciem podobieństwa semantycznego i izolacją kluczy per tenant
Panel administratora15
  1. Executive AI Dashboard: prognoza kosztów, subskrypcje, wykorzystanie AI, budżet scenariusza i sprawy wymagające uwagi na jednym ekranie dla zarządu
  2. Dashboard statusu integracji baz danych, outbox/reconciliation oraz kosztów i użycia
  3. Konwersacyjny asystent wiedzy Knowledge Chat wspierający operatora lub administratora
  4. Rejestr modeli ze statusami testów, testami BYOK i projekcją routingu
  5. System logowania i audytu operacji AI z filtrami oraz eksportem CSV/JSON
  6. Zunifikowana telemetria z możliwością odtwarzania historycznych żądań do AI
  7. Zarządzanie kluczami wirtualnymi, obejmujące tworzenie, synchronizację, maskowanie, rotację i audyt
  8. Administracja regułami ABAC z importem i eksportem YAML, trybem dry-run i wysyłką do gatewaya
  9. Dashboard decyzji ABAC, kolejka HITL, logi użytkownika i rejestr ryzyka
  10. Kontrola bezpieczeństwa AI przez guardrails, polityki kontrolne, human review i evidence logs
  11. Obsługa harmonogramów operacyjnych, agentów Langflow oraz listy agentów z możliwością uruchamiania
  12. Logi wydatków i tokenów do raportowania kosztów i konfiguracji
  13. Przeglądanie logów Docker z filtrem czasu
  14. Orkiestracja złożonych, wieloetapowych procesów agentów z zachowaniem stanu między krokami
  15. Automatyczna lub półautomatyczna ewaluacja modeli oraz adaptacyjne testy A/B promptów w czasie rzeczywistym
PLAN ROZWOJU

Co wchodzi do PROXY:AI w najbliższych kwartałach

32 pozycji w planie do 2027/Q4. Nowości z 2026/Q3 działają już w wersji SAIE Pantera

Pełny plan rozwoju SAIE

2026/Q4TRWARozszerzenie SAIE Pantera

Rozszerzenie w tym kwartale obejmuje funkcje TWIN:DESK.

2027/Q1SAIE TYGRYS

PA-431Enterprise RAG Gateway

Agenci i aplikacje budowane poza głównym produktem potrzebują bezpiecznego, jednolitego dostępu do wyszukiwania w firmowej wiedzy

PA-432Priority OCR Service

Duże wolumeny skanów tworzą kolejki, w których pilne dokumenty konkurują z zadaniami mniej istotnymi i trudno śledzić status przetwarzania

PA-433Session Intelligence Layer

Bez rozpoznawania kontekstu pojedynczej sesji trudno stosować właściwe limity, zasady i analizę zachowania dla konkretnej rozmowy

PA-434Multi-Node Routing Fabric

W środowisku z wieloma węzłami żądania muszą trafiać do dostępnych zasobów z uwzględnieniem obciążenia, lokalizacji i wymagań modelu

PA-435AI Compliance Engine

Organizacja potrzebuje automatycznie egzekwować wymagania regulacyjne podczas użycia modeli, zamiast opierać zgodność wyłącznie na procedurach ręcznych

PA-436AI Policy Control

Różne zespoły i przypadki użycia wymagają spójnych reguł dostępu, dozwolonych modeli, danych oraz sposobu generowania odpowiedzi

PA-437AI Cluster Manager

Rozproszona infrastruktura AI wymaga jednego miejsca do kontroli węzłów, pojemności, dostępności i przydziału obciążeń

Pytania o PROXY:AI

Czym jest PROXY:AI i dlaczego dział IT powinien go wdrożyć?

To centralna warstwa kontroli — jeden router dla różnych modeli AI. Rozwiązuje problem shadow AI i chroni organizację przed wyciekiem danych wrażliwych oraz niekontrolowanymi kosztami. Bramę na żywo pokazujemy na szkoleniu 11 IT i IOD, razem z dwudziestoma wymaganiami bezpieczeństwa dla środowiska AI. Bramę na żywo pokazujemy na szkoleniu 11 IT i IOD, razem z dwudziestoma wymaganiami bezpieczeństwa dla środowiska AI

ProblemSzkolenie 11 IT i IOD

Jak PROXY:AI chroni budżet przed celowym „nabijaniem” kosztów?

Mechanizmy FinOps i Anti-DoW ustawiają blokady dla tenantów i użytkowników, m.in. przeciw atakom typu denial-of-wallet

Moduły platformy

Co z operacjami o wysokim ryzyku?

PROXY:AI obsługuje nadzór człowieka (human-in-the-loop): krytyczny proces zatrzymuje się, dopóki nie autoryzuje go właściwa osoba

Cykl życia żądania

Jak wykażemy audytorowi, dlaczego system użył danego modelu?

Niezmienny dziennik audytowy (WORM) zapisuje pełną historię działania: model, konfigurację, koszt wywołania i dane potrzebne do odtworzenia decyzji. W banku i u ubezpieczyciela taki dziennik jest dowodem dla nadzoru KNF i podstawą analizy incydentu ICT według DORA

Rejestr WORM

Jak PROXY:AI kontroluje uprawnienia agentów AI?

MCP Gateway pozwala agentom używać wyłącznie jawnie przypisanych narzędzi (np. Jiry) i zapisuje audyt ich działań

Moduły platformy

Czy PROXY:AI sprawdza również to, co generują modele?

Tak. Odpowiedzi modeli są ponownie skanowane pod kątem danych wrażliwych i niebezpiecznych instrukcji

Cykl życia żądania

Czy nowe reguły bezpieczeństwa można przetestować bez ryzyka?

Tak. Panel dry-run pozwala sprawdzić reguły ABAC na symulowanym ruchu przed wdrożeniem na produkcję

Katalog funkcji

Czy system zablokuje wysyłkę danych osobowych do chmury?

Tak. AI Firewall analizuje dane w czasie poniżej 50 milisekund i neutralizuje m.in. numery PESEL, NIP i adresy e‑mail, zanim opuszczą sieć organizacji

Cykl życia żądania

Jak PROXY:AI ogranicza rachunki za zapytania?

Dzięki pamięci semantycznej (semantic caching) powtarzalne pytania o podobnym sensie dostają gotową odpowiedź z pamięci podręcznej, bez ponownego odpytywania drogiego modelu

Moduły platformy

Jak PROXY:AI chroni modele przed atakami użytkowników?

Bariery ochronne w czasie rzeczywistym filtrują zapytania i blokują m.in. prompt injection i jailbreak

Cykl życia żądania

Co, jeśli zechcemy przejść na nowszy model?

Zero-Code Switch: główny model zmienia się w ustawieniach PROXY:AI, bez przepisywania kodu firmowych aplikacji

Zero-Code Switch

Czym ABAC Gateway różni się od zwykłego dostępu przez API?

Nie wpuszcza zapytań w ciemno. Przy każdym zapytaniu ocenia, kto pyta, z jakiego środowiska, na jakich danych i z jakim ryzykiem — i odpowiednio akceptuje, ogranicza albo blokuje operację

Moduły platformy

Czym PROXY:AI różni się od Azure API Management, Cloudflare AI Gateway i LiteLLM?

Azure API Management i Cloudflare AI Gateway to bramy powiązane z platformą jednego dostawcy, a LiteLLM to otwarte oprogramowanie do kierowania zapytań, które organizacja sama rozbudowuje i utrzymuje. PROXY:AI działa w chmurze, on-premises i w air-gap, a oprócz kierowania zapytań ma AI firewall z maskowaniem danych w 12 językach, ocenę ABAC, bramę MCP dla agentów, rejestr WORM z pakietami dowodowymi i budżety

Moduły

Czy PROXY:AI działa z Bielikiem i PLLuM?

Tak. PROXY:AI obsługuje modele lokalne, m.in. Bielika i PLLuM, obok modeli chmurowych. O wyborze modelu decyduje polityka — na przykład zapytania z danymi poufnymi trafiają tylko do modelu lokalnego

Zero-Code SwitchBielik i PLLuM

Czy PROXY:AI podpowie, który abonament AI się opłaca?

Tak. AI Cost Forecast & Optimizer porównuje abonament każdego użytkownika z prognozą ekwiwalentu API i rekomenduje: utrzymać, obniżyć albo podnieść plan, a gdy praca wymaga integracji przez API, zaleca zachowanie API. Executive AI Dashboard pokazuje zarządowi prognozę, budżet scenariusza i sprawy wymagające uwagi na jednym ekranie

Film: AI Cost Forecast

Jak uruchomić nowy model AI w sieci bez dostępu do internetu?

Przez Offline Model Registry. Model Manager zaczyna od profilu Państwa infrastruktury (procesor, pamięć, karty GPU), ocenia zgodność modeli z katalogu, doradca proponuje kandydatów do potrzeby biznesowej, a plan wdrożenia wskazuje dokładną paczkę z Harbor. Model Agent na serwerze w sieci odciętej od internetu sprawdza zgodność, uruchamia model i przechodzi test przez Mastera

Film: Model Manager

Jak zapewnić bezpieczeństwo danych w AI?

Bezpieczeństwo danych w AI to kontrola nad tym, jakie dane trafiają do modeli, do których modeli i kto może to później sprawdzić. PROXY:AI zapewnia ją trzema mechanizmami: wykrywa i maskuje dane osobowe, zanim zapytanie opuści organizację; zapisuje każde zapytanie w rejestrze WORM, którego nie da się zmienić; dopuszcza tylko modele zgodne z politykami, na przykład działające lokalnie lub w UE, a zapytania z danymi poufnymi może kierować wyłącznie do modelu lokalnego. W organizacjach objętych nowelizacją ustawy o KSC rejestr zapytań pomaga wykazać nadzór nad narzędziami AI

264 Wszystkie pytania · w 9 kategoriach
DALEJ

Co jeszcze warto zobaczyć

Jesteś tutaj:SAIETWIN:DESKPROXY:AIMetodyka CDFWdrożenie i bezpieczeństwoPlan rozwoju