Перейти к основному содержимому
AXIOMA AI
Все новости ИИ в России
Госрегулирование

ФСТЭК обновляет требования ИБ для AI-систем: что меняется при использовании нейросетей в КИИ

ФСТЭК обновляет требования ИБ для AI-систем: что меняется при использовании нейросетей в КИИ
Госрегулирование
4 вектора AI-угроз
ФСТЭК обновляет ИБ-требования для AI в КИИ: data poisoning, adversarial attacks, prompt injection — новые обязательства для банков и энергетики

ФСТЭК России работает над обновлением методических документов по информационной безопасности с учётом применения AI. Новые требования затронут организации, использующие нейросетевые системы в составе критической информационной инфраструктуры (КИИ) — банки, энергетика, транспорт, государственные ИС. Акцент — на «отравлении» обучающих данных, adversarial attacks и аудите AI-решений.

Сентябрь 2026 года. ФСТЭК России адаптирует регуляторную базу ИБ к реалиям AI-эпохи. Новые методические документы ожидаются в Q4 2026 — Q1 2027.

Контекст: почему AI меняет требования ИБ: ``` Традиционная ИБ (до AI): → Защита: периметр, шифрование, доступ → Атаки: взлом, фишинг, вирусы → Аудит: пентест, сканер уязвимостей

AI-специфические угрозы (новые):

  1. 1.Отравление обучающих данных

(data poisoning) → Манипуляция датасетом = модель принимает неверные решения

  1. 1.Adversarial attacks

→ Специально подготовленные входные данные → Модель «обманывается» — видит кошку вместо знака «Стоп»

  1. 1.Model extraction

→ Воссоздание модели через запросы → Кража интеллектуальной собственности

  1. 1.Prompt injection

→ Вредоносные инструкции в данных → Агент выполняет несанкционированные действия

  1. 1.Jailbreaking корпоративных AI

→ Обход ограничений безопасности ```

Ожидаемые требования ФСТЭК для AI в КИИ: ``` Раздел 1: Разработка и обучение: □ Верификация источников обучающих данных □ Контроль целостности датасетов □ Изоляция сред обучения □ Документирование архитектуры и весов

Раздел 2: Тестирование: □ Обязательный adversarial testing □ Red-team оценка AI-системы □ Тесты на робастность к атакам □ Проверка на эксплойты контекста

Раздел 3: Эксплуатация: □ Мониторинг аномального поведения AI □ Логирование входов/выходов AI □ Человек в контуре для критических решений □ Процедуры отката при инцидентах

Раздел 4: Аудит: □ Периодический AI security audit □ Независимая оценка для КИИ 1 категории □ Отчётность в ФСТЭК (форма уточняется) ```

Кого касается: ``` Обязательно (КИИ + AI): → Банки и финансовые организации (AI в скоринге, антифроде = КИИ) → Энергетика (AI в управлении сетями) → Транспорт (AI в диспетчеризации) → Государственные ИС категории ≥2 (AI в обработке данных граждан)

Рекомендуется (не КИИ, но AI с ПД): → Медицинские AI-системы → HR-скрининг, кредитные решения → AI-агенты с доступом к корп. данным ```

Практический план для CISO: ``` Уже сейчас: □ Инвентаризация AI-систем в периметре КИИ □ Оценка: какие системы попадают под требования □ Провести базовый adversarial test □ Назначить ответственного за AI ИБ

До Q1 2027 (при выходе документов): □ Gap-анализ новых требований ФСТЭК □ Разработка AI Security Policy □ Включить AI ИБ в процессы аудита □ Обновить договоры с AI-вендорами ```

Пересечение 152-ФЗ + 243-ФЗ + ФСТЭК AI: Тройной стек требований — главный вызов для DPO и CISO при работе с AI в России. Рекомендуем единый AI Governance Framework, который закрывает все три регулятора: ФСТЭК (ИБ), РКН (ПД), Минцифры (AI-стандарты). Системный подход дешевле трёх отдельных compliance-проектов.

Это краткое изложение. Полный текст статьи доступен на сайте источника:

Читать полностью на SecurityLab / ФСТЭК

Хотите узнать, как это применимо к вашему бизнесу?

Рассчитаем ROI от AI за 60 минут. Покажем конкретные метрики для вашей отрасли.