При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

Вопросы доверия и безопасности сервисов искусственного интеллекта являются наиболее сложными при внедрении инструментов с ИИ в промышленную эксплуатацию. К такому выводу пришли участники пленарной дискуссии на Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова.

Первым данную проблему обозначил заместитель министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Александр Шойтов.

По его словам, она начала возникать по мере того, как внедрение ИИ начало переходить от ограниченных пилотов к масштабным внедрениям, особенно в таких сферах, как государственные информационные системы и все, что связано с работой на объектах, отнесенных к сфере критической информационной инфраструктуры.

Решение данной проблемы, как подчеркнул Александр Шойтов, требует совместных усилий разработчиков, научного сообщества и органов власти. При этом он напомнил о задаче, поставленной высшим руководством страны, добиться того, чтобы регулирование не являлось тормозом для развития технологий, что влечет риск технологического отставания от передовых стран.

Другим риском, по мнению Александра Шойтова, является усложнение внедрения данных технологий из-за завышенных, труднореализуемых и дорогостоящих мер по защите. Другой проблемой является интерпретация результатов, которые выдает ИИ.

Как отметил заместитель министра цифрового развития, основные риски уже определены, как и методы их компенсации. Это прежде всего использование доверенных и безопасных фреймворков, а также обезличивание данных (персональных в первую очередь).

Генеральный директор Национального технологического центра цифровой криптографии Игорь Качалин назвал основной задачей преодоление ситуации, когда инструментарий, использующий ИИ, является «черным ящиком», принцип работы которого непонятен.

Актуальной задачей остается регулирование так называемых дипфейков, и реальные шаги по ее решению Александр Шойтов анонсировал на ближайшее время. Вице-президент ПАО «Транснефть» Андрей Бадалов назвал эту технологию уже широко применяемой злоумышленниками в ходе целевых атак на персонал, особенно в ходе целевого фишинга или при реализации схемы «фейк-босс». Данные техники применяются для получения необходимых злоумышленникам данных в компании.

Андрей Бадалов назвал одной из важнейших задач обеспечение качества данных. Это касается как тех наборов данных, на которых обучают нейросети, так и тех, с которыми ИИ работает. Однако Андрей Бадалов выразил уверенность, что данную проблему удастся решить. Игорь Качалин на 2025 год анонсировал появление сервисов, направленных на защиту передаваемых данных от искажений и подмены.

Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев назвал сложной проблемой также хранение и передачу данных, которых отрасль накапливает 3 эксабайта за один день. Кроме того, он обозначил проблему разделения ответственности между теми, кто ИИ разрабатывает и кто эксплуатирует: нельзя привлекать к ответственности оператора, который принял решение на основании полученных от аналитической системы данных, за которыми стоит ошибка в алгоритме или уязвимость. Александр Шойтов анонсировал начало большой работы в данном направлении уже в начале 2025 года.

Начальник 2 управления ФСТЭК России Дмитрий Шевцов напомнил, что ИИ и машинное обучение давно используются в средствах защиты информации. Без них невозможно выявление вредоносной активности. Он выразил уверенность, что многие проблемы можно решить через внедрение технологий безопасной разработки.

Тут большую роль может сыграть Консорциум безопасной разработки ИИ, созданный в мае 2024 года. Число его участников уже достигло 12, а уже в январе, как анонсировал Александр Шойтов, к нему присоединится еще 16 компаний и организаций.

Наталья Касперская предупредила об утечках данных через зарубежный ИИ

Президент ГК InfoWatch Наталья Касперская на ЦИПР-2026 предупредила компании о рисках использования зарубежных генеративных ИИ-моделей. По её словам, при работе с такими сервисами конфиденциальные данные могут уходить на иностранные серверы, где их могут использовать для дообучения моделей или передать третьим лицам.

Логика простая: компания загружает в ИИ документы, внутренние данные, сведения об инфраструктуре, производственных процессах или клиентах, а дальше уже не всегда понятно, кто это увидит, где это сохранится и как потом всплывёт.

Особенно если речь идёт о зарубежной платформе, работающей вне российской юрисдикции.

Касперская отметила, что при развёртывании ИИ-модели внутри собственной инфраструктуры риски утечек можно снизить, но за это приходится платить функциональностью. Модель становится более закрытой и менее гибкой. А если использовать весь международный опыт и внешние сервисы, появляется другая проблема: конфиденциальная информация может утечь наружу.

По её словам, особенно опасна передача в ИИ данных о российских предприятиях и инфраструктуре. Если на другой стороне есть противник, заинтересованный в ущербе, такие сведения могут стать готовой инструкцией: куда смотреть, что ломать и где больнее нажать.

Касперская также раскритиковала слепое копирование зарубежных решений. По её мнению, мир сейчас фактически подсаживают на бесплатный источник искусственного интеллекта: бизнесу говорят внедрять ИИ, но не всегда объясняют, как именно он работает и какие данные при этом утекают. А потом, когда зависимость станет слишком глубокой, снова придётся заниматься импортозамещением.

Тема особенно актуальна на фоне поручения президента внедрить ИИ во все сферы к 2030 году. Минцифры с конца 2025 года разрабатывает законопроект о регулировании ИИ, где должны появиться понятия суверенной и национальной моделей. Предполагается и обязательная сертификация таких решений во ФСТЭК и ФСБ России.

Но у рынка есть встречный вопрос: построить всё с нуля, без иностранных открытых решений, будет дорого и сложно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru