Standar GOST pertama Rusia untuk pengembangan perangkat lunak AI yang aman memasuki diskusi publik

Проект стандарта ГОСТ Р «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения, реализующего технологии искусственного интеллекта. Общие требования» разработан ФСТЭК России, Институтом системного программирования РАН (ИСП РАН) и Сбером. Публичное обсуждение продлится до 17 сентября 2026 года. В отличие от ГОСТ Р 71539-2024, который охватывает всю систему ИИ, данный стандарт фокусируется исключительно на программном обеспечении внутри неё, дополняя базовый стандарт безопасной разработки ГОСТ Р 56939-2024. Он определяет «ПО ИИ» как пакет, включающий модель ИИ и её веса, программное обеспечение взаимодействия, среду выполнения, расширения (например, RAG, вызовы инструментов) и, опционально, программное обеспечение обучения. Модели классифицируются как собственные, заимствованные (с исходным кодом/весами или соблюдением требований разработчиком оригинала) или привлечённые (используемые только при разработке). Стандарт вводит новую терминологию, такую как «механизмы ограничения поведения модели ИИ», «дрейф данных» и «паспорт модели ИИ». В нём перечислено 27 процессов: 10 типовых, 15 изменённых и 2 полностью специфичных (управление наборами данных и безопасное обучение моделей ИИ). Управление наборами данных требует кросс-аннотирования, учитывает угрозы, такие как отравление данных и утечка, и включает правила для федеративного обучения. Безопасное обучение требует, чтобы инфраструктура располагалась на территории России и запрещает привлечение иностранных подрядчиков. Моделирование угроз должно учитывать базу угроз ФСТЭК, OWASP Top-10 для LLM и ML, MITRE ATT&CK/ATLAS и NIST adversarial ML. Требования безопасности включают происхождение данных, запрещённые классы результатов и маркировку контента. Тестирование должно включать устойчивость к состязательным атакам, таким как инъекции подсказок (prompt injection) и извлечение данных. Стандарт требует паспорт модели ИИ и машиночитаемый список компонентов (ППК) для цепочек поставок. Требования к локализации инфраструктуры обучения являются безусловными, а к хранению данных — зависят от критичности системы. Стандарт явно исключает этические вопросы и вопросы предвзятости.