Как безопаснее подключать LLM к персональным данным по 152-ФЗ
Как безопаснее подключать LLM к персональным данным по 152-ФЗ Если LLM трогает персональные данные, безопаснее начинать с обезличивания: заменить имена, идентификаторы и почты плейсхолдерами и вернуть их после ответа модели. Это снижает объем и вероятность передачи данных, но не убирает риск до нуля. Дальше важно разделять режимы. Для публичной LLM автор советует отключить логирование и запретить обучение на ваших данных. Если серверы модели находятся за границей, это уже трансграничная передача и требует отдельного уведомления РКН. Для зарубежных Claude, OpenAI и DeepSeek автор не видит законного способа обрабатывать персональные данные пользователей. Если данные необезличенные, автор рекомендует только российский контур: российское облако с оформленным поручением или собственное железо. Он также предлагает два технических пути для обезличивания: свое решение или Presidio. Практический вывод простой: сначала проверьте, действительно ли данные персональные, затем уберите лишнее, зафиксируйте поручение и маршрут обработки, а публичные сервисы используйте только с отключенным логированием и без обучения на ваших данных. Источник: Habr AI Practice RU — https://habr.com/ru/articles/1078722/