Доверенный ИИ и соответствие требованиям — это оценка ваших ИИ-систем на соответствие стандартам управления рисками и регуляторным требованиям. Мы помогаем выстроить процессы ответственного ИИ, задокументировать риски и подготовиться к аудитам и требованиям заказчиков, регуляторов и партнёров.
Что входит в оценку
Мы смотрим на ИИ не только с технической, но и с процессной стороны:
- Оценка рисков ИИ-системы по NIST AI RMF.
- Подготовка к требованиям ISO/IEC 42001 (система менеджмента ИИ).
- Учёт положений EU AI Act для работы на международных рынках.
- Требования РФ по защите данных (152-ФЗ) применительно к ИИ.
- Прозрачность, объяснимость и контроль решений модели.
- Документирование данных, обучения и жизненного цикла модели.
Как мы работаем
Мы проводим gap-анализ текущего состояния относительно выбранных стандартов, оцениваем технические и процессные риски ИИ-системы и формируем дорожную карту приведения в соответствие. Результат понятен и техническим командам, и руководству, и внешним аудиторам.
Стандарты и методологии
Работаем по признанным методологиям безопасности ИИ:
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) — эталонные риски LLM.
- OWASP Agentic Security — риски автономных агентов.
- MITRE ATLAS — тактики и техники атак на ML.
- NIST AI Risk Management Framework — управление рисками ИИ.
Что вы получаете
Отчёт об оценке рисков ИИ, карту соответствия выбранным стандартам, перечень пробелов и приоритизированную дорожную карту. Это основа для прохождения аудитов и работы с требовательными заказчиками.
Технические проверки для закрытия рисков: пентест ИИ, аудит ML-систем. Для классической ИБ — аудит соответствия требованиям ИБ.