俄罗斯银行发布金融领域人工智能安全方法论建议：概述与实操步骤

俄罗斯银行于2026年6月16日发布了第3-MR号方法建议，涉及金融市场上人工智能开发与使用中的信息安全问题。该文件针对银行、非信贷金融组织、支付系统参与者及其他市场参与者。它基于金融领域人工智能伦理准则，并引入了人工智能特有的术语，如幻觉、数据漂移、提示注入和中毒数据集，与国家标准（GOST R）保持一致。风险被分为六类：数据管理、保密性、模型故障、可解释性、供应商/开源风险以及运行可靠性。威胁模型必须遵循FSTEC方法；措施与风险严重程度成正比。人工智能生命周期分为四个阶段：数据准备、开发、训练/测试和运行。具体威胁包括规避、投毒、模型窃取和对抗性攻击。文件强调供应链安全，要求组织评估对外部数据、模型和开源组件的信任度，并在与供应商共享时使用经过清理或合成的数据。建议对关键自动化流程（如支付）进行人工验证。组织应对人工智能组件进行清点、评估风险、构建威胁模型、在生命周期各阶段实施安全措施，并正式制定人工智能安全政策。红队测试、数据最小化、输出标注和紧急停机计划也被重点强调。这些建议虽为指导性质，但表明了监管方向，敦促组织主动合规。