Compliance Pack
Шаблоны политик для работы с ПДн, авторскими правами и выбора LLM
Проблема
95% корпоративных внедрений ИИ тормозятся на этапе согласования с ИБ и юристами.
Типичные вопросы без ответов:
- ✋ Можем ли использовать OpenAI/Anthropic с российскими ПДн?
- ✋ Кто владеет контентом, сгенерированным моделью?
- ✋ Как аудировать действия агентов, если они вызывают API?
- ✋ Что делать с галлюцинациями в критичных сценариях?
Compliance Pack — это набор проверенных шаблонов политик, адаптированных под российское законодательство.
Что внутри
📜 ПДн и зарубежные LLM
- Матрица рисков по типам данных (публичные, внутренние, ПДн)
- Какие модели можно использовать для каких данных
- Шаблоны соглашений с вендорами (DPA, NDA)
- Сценарии использования локальных моделей
🤖 Агенты и права на действия
- Политики для агентов, которые вызывают API
- Уровни доступа (read-only, write, admin)
- Механизмы аппрува критичных операций
- Логирование и аудит действий
⚖️ Авторские права
- Кто владеет контентом, созданным ИИ
- Использование OpenSource моделей vs проприетарных
- Риски нарушения авторских прав (обучение на данных)
- Шаблоны лицензий для AI-generated контента
🛡️ Границы ИБ
- Как перейти от «запретить всё» к «контролируемая среда»
- Политики для разных уровней зрелости организации
- Чек-листы для ИБ-департаментов
Для кого
- Юристы — готовые шаблоны политик с обоснованием
- ИБ — техническая реализация контроля доступов
- Комплаенс-офицеры — процедуры аудита и отчётности
Статус
🚧 В работе — базовые политики для ПДн готовы, дополнение кейсами из банков и телекома планируется в Q1 2025.
Разделы Compliance Pack
- Обзор требований — что нужно знать о регуляциях
- ПДн и зарубежные LLM — работа с персональными данными
- Агенты и права на действия — безопасность AI-агентов
- Шаблоны политик — готовые документы для внедрения
💡 Совет: Начните с матрицы рисков по типам данных — это самый быстрый способ разблокировать пилоты с ИИ без компромиссов безопасности.