Доверенный ИИ и регулирование — это оценка ваших ИИ-систем на соответствие стандартам управления рисками и регуляторным требованиям. Помогаем выстроить процессы ответственного ИИ, задокументировать риски и подготовиться к аудитам и запросам заказчиков, регуляторов и партнёров.
Правовое регулирование ИИ развивается быстрее, чем успевают перестроиться внутренние процессы: в мире ориентир — EU AI Act, в России — 152-ФЗ и разрозненные отраслевые требования. Регулирование ИИ в РФ пока формируется, но заказчики и регуляторы уже спрашивают доказательства, а не обещания.
Типичные уязвимости, которые находим
Список находок у каждого проекта свой, но сюжеты повторяются из раза в раз. Чаще всего натыкаемся на такое:
- Решения ИИ нигде не журналируются: восстановить для аудита, почему система поступила именно так, невозможно.
- Модели и датасеты приезжают без проверки происхождения — что внутри и откуда оно, никто не контролирует.
- Права ассистентов и агентов раздуты: доступа у них заметно больше, чем нужно для задачи.
- Threat modeling для ИИ-компонентов не делали ни разу, риски по сути не оценены.
- Prompt-инъекции ничем не прикрыты, и ввод превращается в удобный рычаг манипуляции.
- Ни политик, ни мониторинга: реагировать на инцидент с ИИ некому и нечем.
Доверенный ИИ и регулирование: как мы оцениваем
- Согласование и границы (scope). Определяем цели, объекты и правила, чтобы работа шла легально и била в реальный бизнес-риск, а не в галочки для отчёта.
- Разведка и картирование. Сначала собираем всю поверхность в границах проекта и только потом что-то трогаем.
- Ручной анализ. Разбираем архитектуру и процессы руками, выходим за пределы автосканеров и показываем реальное воздействие.
- Анализ и отчёт. Каждую находку приоритизируем по CVSS, привязываем к бизнес-риску и расписываем с шагами воспроизведения.
- Поддержка и бесплатный ретест. Помогаем команде с исправлениями и повторно проверяем, что риски действительно закрыты.
Инструменты и техники
Оценка по EU AI Act (ст. 12), ISO 42001, NIST AI RMF, аудит журналирования и контроля доступа, threat modeling ИИ-архитектуры. Автоматику пускаем только первым проходом — дальше всё решает ручной разбор и понимание бизнес-логики.
Что вы получаете
Отчёт об оценке рисков ИИ, карту соответствия выбранным стандартам, перечень пробелов и приоритизированную дорожную карту. Это основа, с которой проходят аудиты и разговаривают с требовательными заказчиками.
Технические проверки для закрытия рисков: пентест ИИ, аудит ML-систем. Для классической ИБ — аудит соответствия требованиям ИБ.
Кому нужен доверенный ИИ и соответствие требованиям
- Компаниям, которые встраивают ИИ в продукты и процессы.
- Организациям под требования EU AI Act и 152-ФЗ.
- Бизнесу, которому нужна прослеживаемость и доказательства для аудита.
- Командам, выстраивающим ответственный ИИ с нуля.
Стандарты и методологии
Опираемся на признанные методологии 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 входит в оценку
Смотрим на ИИ с двух сторон сразу — технической и процессной:
- 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.
Смежные услуги
Доверенный ИИ опирается на техническую защиту: пентест ИИ, моделирование угроз и харденинг ИИ-систем.
Стоимость и заказ
Цена услуги «Доверенный ИИ и соответствие требованиям» зависит от объёма и глубины работ и фиксируется заранее, без скрытых доплат. Чтобы заказать доверенный ИИ и соответствие требованиям, оставьте заявку — бесплатно проконсультируем, согласуем границы и посчитаем точную стоимость под ваш бюджет и сроки.