Kodik Logo
Kodik
KodikShield™ Technology

Локальная защита данных
перед отправкой в облако

Наш анонимайзер на базе собственной NER-модели обрабатывает весь код локально. Сырые данные никогда не покидают ваш периметр.

Интеллектуальная NER-модель

Наша проприетарная модель автоматически распознает и скрывает чувствительные данные на уровне токенов. Удаленный LLM видит структуру, но не значения.

Автоматическое обнаружение

API-ключи, JWT, пароли, email, телефоны

Типизированные плейсхолдеры

Заменяет на SENSITIVE_EMAIL_1, SENSITIVE_KEY_1

Локальная обработка

Ни одного байта не уходит без обработки

config.ts — Local Anonymizer Preview
RAW INPUT
// Database Configuration
constDB_CONFIG={
host:"192.168.1.45SENSITIVE_IP_ADDRESS_1",
username:"admin_productionSENSITIVE_USER_1",
password:"x8_#mK9$vL2p@nZSENSITIVE_PASSWORD_1",
apiKey:"sk-live-938491029384SENSITIVE_API_KEY_1",
region:"us-east-1us-east-1",
};
// User Contact
email:"alex.smith@corp.comSENSITIVE_EMAIL_1",

Персональные правила защиты

Каждая компания уникальна. Настройте KodikShield под свои политики безопасности.

Чёрные списки файлов

Блокируйте доступ к .env, *.key, docker-compose.yml и другим критическим файлам. Агент физически не сможет их прочитать.

Ручная маркировка

Выделяйте чувствительные блоки комментариями // sensitive-start. Мы скроем их содержимое независимо от формата.

Кастомные форматы

Добавляйте собственные регулярные выражения для внутренних токенов вашей компании.

Дообучение модели

Адаптируем локальную NER-модель под ваши уникальные типы данных без передачи секретов.

Гибкая настройка правил

Некоторые компании используют свои собственные внутренние форматы ключей. Система позволяет добавлять кастомные паттерны распознавания.

Блокировка по расширению
IGNORE_PATTERNS = ["*.pem", "*.key", "config/secrets/*"]
Кастомный паттерн токена
CUSTOM_SECRET_REGEX = /ACME_[A-Z0-9]{12}/
Ручная разметка в коде
// sensitive-start ... // sensitive-end
kodik.config.js
module.exports = {
security: {
anonymize: [
"EMAIL"
"PHONE"
"API_KEY"
]
customRules: [
{
name: "CORP_TOKEN",
pattern: /CORP-[0-9]{6}/
}
]
}
}

Многоуровневая защита

Автоматические детекторы стандартных секретов
Модель машинного обучения для контекста
Чёрные списки файлов
Кастомные регулярные выражения
Ручная маркировка чувствительных блоков
Дообучение под формат компании

Этот подход обеспечивает максимально возможную защиту и предсказуемость работы, позволяя гибко подстраиваться под требования различных команд и корпоративных политик безопасности.