Системы искусственного интеллекта уже переросли стадию экспериментальных разработок: сегодня они кардинально преобразуют методы принятия решений, оптимизацию и аналитические процессы в промышленности и государственных структурах. Однако для безопасного внедрения таких технологий в действующую ИТ-среду без ориентации на иностранных поставщиков компаниям необходимы отработанная методология, защищённая инфраструктура и грамотная организация работы с данными. Практические советы по реализации этих задач предлагают специалисты Группы Rubytech.
Продукты на основе ИИ уже вышли за пределы тестовых режимов и превратились в инструменты, трансформирующие подходы к управлению, аналитике и производственным операциям в промышленности, критической инфраструктуре и государственных учреждениях. Для их интеграции в существующие ИТ-системы без рисков для безопасности и независимости от зарубежных разработчиков требуются成熟лая методология, защищённая инфраструктура и системная работа с данными. Специалисты Группы Rubytech поделились с CNews практическими советами по реализации этого процесса.
Промышленные компании и государственные организации часто не могут использовать публичные облачные сервисы — как из-за нормативных ограничений, так и требований к защите информации. В таких условиях дообучение моделей должно осуществляться внутри защищённого периметра на собственных данных без передачи информации вовне.
Это предполагает создание локальной инфраструктуры, приспособленной для обучения и эксплуатации систем ИИ. В её состав входят инструменты мониторинга решений и интерпретации моделей (XAI), системы ведения журналов и контроля версий, механизмы электронной подписи и разграничения полномочий доступа.
Эти элементы дают возможность четко определить, кто занимался обучением алгоритма, какие именно данные применялись и какие причины лежат в основе конкретных решений искусственного интеллекта. Это гарантирует соблюдение отраслевых нормативов, в том числе стандартов для критической информационной инфраструктуры, и уменьшает правовые и операционные угрозы. Грамотно организованный процесс дообучения способен обеспечить реальное повышение производительности благодаря настройке модели на внутренние данные, а при интеграции ИИ с методами математического моделирования можно добиться еще более значительных результатов.
Осознавая всю многогранность задачи интеграции ИИ в изолированную корпоративную среду, мы разработали методологию, которая поможет обойти распространенные промахи и создать результативную систему.
Итак, какие шаги и в каком порядке необходимо предпринять для запуска ИИ в локальной инфраструктуре компании?
Интеграция искусственного интеллекта представляет собой комплексный системный проект, требующий глубокого анализа и всестороннего подхода. На практике организации встречаются с рядом характерных препятствий:
При отсутствии комплексного решения перечисленных проблем существует высокий риск реализации малорезультативных проектов, не удовлетворяющих ни критериям качества, ни нормативам защиты.
Для стратегически значимых систем и государственных учреждений основополагающим правилом является выполнение стандартов защиты данных и обеспечения технологического суверенитета. Эти аспекты необходимо принимать во внимание уже при определении коммерческих целей внедрения искусственного интеллекта.
Проектирование инфраструктуры должно базироваться на понимании полного цикла разработки ИИ-решений, охватывающего такие стадии:
На всех стадиях требуется инфраструктура, обеспечивающая безопасность, вычислительные мощности, управление информацией и соблюдение регуляторных стандартов.
AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management — система управления доверием, рисками и безопасностью искусственного интеллекта) представляет собой комплексный подход, позволяющий внедрять ИИ-технологии в ответственные бизнес-процессы с учетом не только технических, но и моральных, юридических и организационных факторов.
Основные элементы AI TRiSM охватывают охрану личной и конфиденциальной информации, нормативное регулирование создания и использования ИИ, гарантирование стабильности систем и алгоритмов, а также сокращение системных искажений и эффективный контроль рисков.
Для организаций критической информационной инфраструктуры и государственных структур применение AI TRiSM способствует уменьшению технологических и законодательных угроз, соблюдению стандартов и созданию устойчивого доверия к ИИ-платформам — как среди сотрудников, так и среди внешних потребителей.
Успешное применение технологий ИИ требует прочного фундамента — упорядоченных, легкодоступных и надёжно защищённых информационных ресурсов. Именно качество данных определяет эффективность, безопасность и стабильность функционирования систем искусственного интеллекта. Грамотно выстроенная архитектура обеспечивает поддержание высокой производительности алгоритмов и сокращение издержек при работе на аппаратном обеспечении.
Для достижения этих целей требуется:
Подобная организация позволяет сохранять информационный суверенитет, уменьшать вероятность несанкционированного доступа и соответствовать нормативным требованиям, что особенно важно для объектов КИИ и государственных учреждений.
Secure by design — это концепция разработки, при которой меры кибербезопасности интегрируются непосредственно в архитектуру системы, а не добавляются позднее. Подобный метод гарантирует надежную защиту информационных систем на протяжении всего периода их эксплуатации.
Инфраструктура для искусственного интеллекта должна создаваться именно согласно такому принципу — с самого начала, а не путем последующих модификаций. Это приобретает особую значимость при обработке конфиденциальных данных и решении задач в рамках критической информационной инфраструктуры.
Одним из примеров подобных разработок служит программно-аппаратный комплекс, специально предназначенный для дообучения алгоритмов и формирования защищенной ИИ-инфраструктуры.
Он обладает модульной и масштабируемой структурой, поддерживает разнообразные языковые модели для тонкой настройки и логического вывода, оптимизирует задействование вычислительных мощностей для достижения пиковой эффективности и включает встроенные инструменты защиты информации, соответствующие философии Secure by design.
Благодаря этому, комплекс позволяет клиентам сосредоточиться на бизнес-целях — без необходимости углубляться в технические детали инфраструктуры и вопросы информационной безопасности.
Для поддержания стабильности и контролируемости инфраструктуры искусственного интеллекта в долгосрочном периоде крайне важно закладывать основы технологической самостоятельности и вариативности на уровне архитектуры.
Специалисты советуют:
