Обсудить проект
Блог · инженерия ИИ

Заметки об инженерии ИИ

Как мы внедряем приватные модели, RAG и агентов в реальные процессы — без пафоса, на практике.

Приватный контур vs облако: сравниваем на реальных требованиях ФЗ-152

Выбор между облаком и собственным контуром для задач с персональными данными давно перестал быть вопросом вкуса или бюджета. В 2025 году он определяется форма...

Выбор между облаком и собственным контуром для задач с персональными данными давно перестал быть вопросом вкуса или бюджета. В 2025 году он определяется формальными требованиями: категорией данных, уровнем защищённости, объёмом обработки и новыми сроками уведомления об инцидентах. Ниже — сравнение на конкретных пунктах ФЗ-152 и подзаконных актов, а не на общих соображениях о «надёжности».

Что реально требует ФЗ-152

Ключевой барьер — часть 5 статьи 18: запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение и извлечение персональных данных граждан РФ должны выполняться с использованием баз данных, размещённых на территории России. Это автоматически отсекает зарубежные SaaS и зарубежные API, даже если юридически обработчик — российское лицо.

Второй слой — постановление Правительства №1119: четыре уровня защищённости (УЗ-1…УЗ-4), которые зависят от категории данных (специальные, биометрические, иные), типа актуальных угроз и числа субъектов (порог — 100 тысяч человек). Состав мер определяется приказами ФСТЭК №21 и ФСБ №378, а с 30 мая 2025 года добавились жёсткие сроки: уведомить Роскомнадзор о факте утечки нужно в течение 24 часов, о результатах расследования — в течение 72 часов.

Где облако проходит, а где нет

Для УЗ-4 и УЗ-3 российское облако — рабочее решение: ЦОД на территории РФ, шифрование, разграничение доступа и договор поручения закрывают требования. Для УЗ-2 уже нужен аттестованный сегмент с изолированной инфраструктурой, отдельными СЗПД и контролем со стороны заказчика. Для УЗ-1 (специальные категории, большие объёмы) на практике остаётся приватный контур: ни один публичный провайдер не даст вам нужного уровня контроля над гипервизором и каналами утечки.

Отдельно проверяйте три вещи: где физически лежат резервные копии, есть ли у техподдержки провайдера доступ к вашим данным и раскрыт ли субпроцессинг. Пункт «данные в РФ» часто нарушается именно на уровне бэкапов и удалённой поддержки.

Кто отвечает: модель разделяемой ответственности

В облаке ответственность делится: провайдер закрывает физическую безопасность, изоляцию и доступность, заказчик — учётные записи, права, шифрование и разметку данных по категориям. Без этого разделения облако не даёт соответствия, а лишь создаёт иллюзию.

Юридическая рамка — поручение на обработку по части 3 статьи 6: перечень действий, цель, требования к конфиденциальности, обязанность сообщать об инцидентах и право на аудит. В приватном контуре эти обязательства не исчезают, но переходят к вашим же подразделениям — и требуют внутреннего регламента.

Специфика ИИ: приватная LLM против публичного API

Отправка реальных клиентских данных в публичный API языковой модели — это передача ПДн третьему лицу, часто с обработкой за пределами РФ. Это нарушает и локализацию, и порядок трансграничной передачи по статье 12, а логи запросов остаются вне вашего контроля.

Приватная LLM в контуре решает это по построению: веса модели и инференс находятся внутри периметра, RAG работает по внутренней базе знаний, логи не покидают инфраструктуру. Для УЗ-1 и УЗ-2 это фактически единственный вариант, для УЗ-3 — предпочтительный при работе с чувствительными сценариями. Разумный компромисс — гибрид: обезличенные данные и общие задачи в облаке, персональные — только в закрытом контуре.

Экономика: когда приватный контур дешевле

Облако даёт быстрый старт и перевод капитальных затрат в операционные: GPU по требованию, оплата за токены или часы. Приватный контур требует вложений в серверы с ускорителями, но при круглосуточной нагрузке совокупная стоимость владения становится ниже уже через 12–18 месяцев, а оплата за токены исчезает как класс.

Практический алгоритм выбора

  1. Инвентаризируйте ПДн и потоки: какие данные, откуда, куда, кто имеет доступ.
  2. Определите уровень защищённости по ПП-1119 и постройте модель угроз.
  3. Выберите модель размещения: SaaS, IaaS в РФ, приватный контур или гибрид.
  4. Закрепите поручение на обработку и требования к провайдеру письменно.
  5. Внедрите шифрование с ключами на вашей стороне, логирование и разграничение ролей.
  6. Опишите регламент реакции на инцидент под сроки 24/72 часа и проведите оценку эффективности мер.

Как мы можем помочь

АПС проектирует и внедряет приватные контуры для LLM, RAG и ИИ-агентов: разворачиваем модели на вашем оборудовании или в выделенном сегменте, настраиваем разграничение доступа, аудит-логи и интеграции с 1С и CRM, помогаем собрать документы под требования ФЗ-152. Обсудить проект

Приватность и безопасность ИИ автоматизация АПС

Внедрить это в вашей компании

Приватный ИИ, RAG-поиск и агенты на вашем сервере — пилот за пару недель покажет эффект до полного бюджета.

Обсудить проект

Комментарии (0)

Пока нет комментариев — будьте первым.