Защита данных
Защита данных в AI-проектах — это набор мер, которые гарантируют, что конфиденциальная информация компании не утекает вовне при использовании искусственного интеллекта. Когда в обработку попадают клиентские… Подробнее →
Защита данных в AI-проектах — это набор мер, которые гарантируют, что конфиденциальная информация компании не утекает вовне при использовании искусственного интеллекта. Когда в обработку попадают клиентские данные, документы и внутренняя переписка, вопрос «где физически обрабатываются данные и кто имеет к ним доступ» становится ключевым — особенно в финансах, банках, медицине и госсекторе.
В eq.team мы проектируем AI-решения с учётом требований к конфиденциальности с самого начала. Для чувствительных данных разворачиваем языковые модели локально или в частном облаке, чтобы информация не покидала периметр компании. Применяем изоляцию контуров, ролевое разграничение доступа, маскирование персональных данных перед обработкой и логирование всех обращений к модели. По умолчанию данные клиента не используются для обучения сторонних моделей — это фиксируется в договоре и NDA.
Такой подход позволяет внедрять ИИ там, где раньше это считалось невозможным из-за рисков утечки: во внутренних ассистентах на закрытых документах, в обработке заявок с персональными данными, в аналитике на закрытом контуре. На старте проекта мы проводим оценку рисков и согласуем схему хранения и обработки данных с требованиями 152-ФЗ и внутренними политиками клиента. Примеры проектов с повышенными требованиями к безопасности собраны в разделе кейсов, а услуги описаны на странице внедрения ИИ.
Примеры проектов
- Банк: обработка заявок и регламенты — работа с чувствительными данными по внутренним регламентам.
- Внутренний AI-ассистент финкомпании — ассистент на внутренних документах без выхода данных вовне.
- Банк: онбординг клиентов — обработка клиентских данных в защищённом контуре.
- Системный интегратор: AI-аналитик — аналитика на закрытых данных внутри периметра.
Частые вопросы
Можно ли использовать ИИ, не отправляя данные в облако?
Да, мы разворачиваем языковые модели локально (on-premise) или в частном облаке, чтобы данные обрабатывались внутри периметра компании и не уходили к сторонним провайдерам.
Как защищаются данные при работе с AI?
Через изоляцию контуров, ролевое разграничение доступа, маскирование персональных данных перед обработкой, шифрование и логирование всех обращений к модели.
Используются ли наши данные для обучения моделей?
Нет, по умолчанию данные клиента не применяются для обучения сторонних моделей — это фиксируется в договоре и соглашении о неразглашении.
Как быть с персональными данными и 152-ФЗ?
Мы маскируем персональные данные перед обработкой и согласуем схему хранения с требованиями 152-ФЗ и внутренними политиками безопасности клиента.
С чего начинается проект с повышенными требованиями к безопасности?
С оценки рисков и согласования схемы хранения и обработки данных до старта разработки, чтобы архитектура сразу отвечала требованиям конфиденциальности.
Обсудим вашу задачу — оценим объём и сроки бесплатно.
Обсудить задачу →