Этап 12 из 18 · ≈ 4 ч

Данные и законодательство

Полезно знать с Middle

Персональные данные, 152-ФЗ, коммерческая тайна и куда можно отправлять данные.

Отправка текста во внешнюю модель — это передача данных третьей стороне.

Что важно знать

  • Персональные данные граждан РФ по 152-ФЗ должны обрабатываться с соблюдением требований о локализации и с согласия; передача за рубеж — трансграничная передача со своими правилами. Поэтому многие компании используют российских провайдеров или модели в своём контуре.
  • Маскирование имён, телефонов, номеров документов перед отправкой.
  • Условия провайдера: используются ли данные для обучения, сколько хранятся, где обрабатываются.
  • Логи LLM-системы содержат всё, что писали пользователи, — к ним те же требования доступа и хранения.
  • Решения о соответствии закону принимают вместе с юристами; задача инженера — знать, где данные текут и что можно контролировать.

Критерии освоения

Middle ≈ 4 ч

  • Определяет, какие данные уходят во внешнюю модель, и маскирует персональные данные
  • Учитывает условия провайдера по хранению и использованию данных

Практика. Составить карту потоков данных своего ассистента — что, куда и на какой срок попадает, где маскируется.

Senior ≈ 4 ч

  • Вместе с юристами выбирает схему обработки данных под 152-ФЗ и требования компании

Практика. Подготовить для юристов и безопасности описание обработки данных LLM-системы с вариантами снижения рисков.

Проверка знаний

Войдите, чтобы пройти тест: сданный тест отмечает тему пройденной на карте и в ИПР.

Вопросы с собеседований

Смотреть все
Как не отправлять персональные данные во внешнюю модель?Middle

Сначала понять, какие данные вообще уходят в модель: промпт, история, найденные документы, результаты инструментов. Затем минимизировать (не передавать то, что не нужно для ответа) и маскировать: заменить ФИО, телефоны, паспорта, адреса, номера карт на…

Полный разбор
Что проверить в условиях провайдера LLM о данных?Middle

Проверить: используются ли запросы для обучения моделей (часто по умолчанию нет для API и да для бесплатных чат-интерфейсов), сколько хранятся запросы и ответы (например, 30 дней для контроля злоупотреблений) и можно ли отказаться от хранения, где физически…

Полный разбор
Как выбрать схему обработки данных для LLM-продукта с учётом 152-ФЗ?Senior

Отправка персональных данных внешнему провайдеру — это поручение обработки третьему лицу, а для зарубежного — ещё и трансграничная передача с отдельными требованиями и уведомлением регулятора. Варианты схем: не передавать ПДн (маскирование, обезличивание)…

Полный разбор
Зачем компании единый шлюз к LLM и что в нём должно быть?Senior

Когда LLM используют несколько команд, каждая заново решает одни задачи: ключи, лимиты, повторы, учёт затрат, логирование, защиту данных. Шлюз — единая точка доступа к моделям: единый API (часто совместимый с OpenAI), маршрутизация между провайдерами и своими…

Полный разбор
Что такое guardrails в LLM-приложении и как их строить?Middle

Guardrails — проверки на входе и выходе модели вокруг вызова LLM: фильтрация запрещённых тем и токсичности, обнаружение и маскирование персональных данных, защита от prompt injection, проверка формата и схемы ответа, проверка опоры ответа на источники…

Полный разбор
Как выбрать модель для LLM-продукта — большая или маленькая, своя или по API?Middle

Начинать с сильной модели по API, чтобы понять потолок качества на своей задаче, собрать оценочный набор, затем пробовать модели дешевле и меньше и сравнивать на нём. Своя открытая модель оправдана при требованиях к данным (контур компании, ПДн), больших и…

Полный разбор

← Вся карта «ИИ-инженер»

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования