ГПТ Россия | GPT Russia
Начать бесплатно
ВойтиНачать бесплатно

PII (Personally Identifiable Information)

PIIперсональные данныеpersonally identifiable information152-ФЗ
Кратко

PII (Personally Identifiable Information) — персональные данные, по которым можно идентифицировать человека: ФИО, паспорт, телефон, email, адрес, биометрия. В России регулируется 152-ФЗ. ИИ-системы должны обрабатывать PII по строгим правилам.

152-ФЗ (2006) выделяет: 1) Простые ПД (ФИО, email, телефон); 2) Специальные категории (раса, политика, здоровье, биометрия); 3) Биометрические ПД (фото, голос для идентификации). Обработка спецкатегорий — только с письменного согласия.

Для ИИ-систем: 1) Согласие на обработку — обязательно; 2) Локализация — серверы с ПД россиян должны быть в РФ (Яндекс, VK, ГПТ Россия — да); 3) Право на удаление — пользователь может потребовать стереть данные; 4) Логирование доступа — кто и когда обращался.

Риски при работе с LLM: 1) Утечка PII через промпты в логи; 2) Запоминание моделью на этапе обучения; 3) Передача через API в другие юрисдикции. Решения: 1) Anonymization (замена ФИО на токены); 2) Pseudonymization; 3) On-premise модели для критичных данных; 4) Локальные провайдеры (gptrf.ru — серверы в YC).

GDPR (ЕС) и CCPA (Калифорния) — аналоги для других юрисдикций. Штрафы за нарушения — до €20 млн или 4% мирового оборота — что больше (GDPR), либо 20K₽-18 млн₽ по 152-ФЗ (в зависимости от тяжести).

Примеры

  • →ФИО + дата рождения = PII
  • →Email + IP-адрес = PII
  • →Голосовая запись для идентификации = биометрические PII
  • →Анонимизированный 'Иван И.' — не PII

Связанные термины

Guardrails (защита ИИ-приложений)
Guardrails — внешние защитные фильтры для LLM-приложений. Проверяют входы (prompt injection) и выходы (токсичность, утечки данных) до и после вызова модели. Стандартный слой защиты в продакшен-LLM 2026.
Fine-tuning (дообучение модели)
Fine-tuning (дообучение, тонкая настройка) — это процесс адаптации уже обученной нейросети под специфические данные или задачу. В 2026 году чаще используется LoRA (Low-Rank Adaptation) — лёгкий fine-tuning без переобучения всей модели.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором LLM отвечает не только по своим обученным знаниям, но и подтягивает релевантные куски из вашей базы документов. Базовая основа корпоративных чат-ботов «по своей документации».

Часто задаваемые вопросы

Можно ли отправлять PII в ChatGPT?

Не рекомендуется. OpenAI хранит запросы для обучения (отказ — отдельная настройка). Для PII используйте on-premise или локальные провайдеры (gptrf.ru — серверы в РФ, 152-ФЗ).

Как анонимизировать PII перед отправкой в ИИ?

Через регулярные выражения и NER-модели: ФИО → '[ИМЯ]', телефон → '[PHONE]', email → '[EMAIL]'. Библиотеки: spaCy, Presidio (MS), Natasha (RU).

Что грозит за нарушение 152-ФЗ?

Для бизнеса: 60К-300К₽ за каждый случай (типовое). При систематических нарушениях — до 18 млн₽ + блокировка Роскомнадзором.

Хранит ли gptrf.ru мои данные?

Запросы хранятся для биллинга и анти-фрода. Серверы в YC (Россия). Личные данные — только в нужном объёме, без избыточности. См. Политику конфиденциальности на сайте.

Попробуйте нейросети на практике

30₽ при регистрации, без VPN, оплата в рублях.

Зарегистрироваться