Звучит как защита данных, но так ли все безопасно?
В 2025 году компании все острее чувствуют давление на обработку данных: рост штрафов, новые требования к трансграничке, обязательные методы обезличивания.
На этом фоне федеративное обучение стало выглядеть почти как спасение: данные остаются у владельца, а модель обучается как бы на месте.
Удобно. Модно. Безопасно? Не спешите делать выводы 😈
Сегодня это одна из самых обсуждаемых технологий на стыке ИИ и приватности, но вокруг нее слишком много мифов. И эти мифы могут дорого стоить бизнесу.
Почему федеративное обучение вообще привлекает внимание:
1️⃣ Данные не покидают устройство
Нет централизованного хранилища, значит меньше риск классической утечки. Передаются только параметры модели.
2️⃣ Снижение последствий инцидентов
Взлом центрального сервера в такой архитектуре не раскрывает клиентскую базу. Для бизнеса это реальное снижение масштаба ущерба.
3️⃣ Удобно для сложных юрисдикций
Когда трансграничная передача стала зоной риска сама по себе, возможность «не таскать» данные между странами кажется идеальным компромиссом.
4️⃣ Сочетается с уже привычными мерами
Анонимизация, псевдонимизация, криптография — федеративное обучение не заменяет их, но усиливает.
Однако то, что технология кажется этичной по умолчанию, не значит, что регулятор смотрит на нее так же.
ОГРАНИЧЕНИЯ, О КОТОРЫХ УМАЛЧИВАЮТ
👉 Метаданные утечки никто не отменял
Исследования последних лет показывают: в отдельных сценариях атаки на градиенты позволяют частично восстанавливать исходные данные. То есть информация не уходит только в теории.
👉 Технический барьер высок
Федеративное обучение требует мощных устройств на периферии и стабильной синхронизации. У мобильных приложений это сразу превращается в проблему производительности и качества обучения.
👉 Специальной правовой регламентации именно для федеративного обучения нет
В 152-ФЗ и разъяснениях Роскомнадзора эта технология прямо не определена, поэтому к ней применяется общее регулирование обработки персональных данных.
👉 Ст. 19 ФЗ-152 никто не отменял
Оператор все равно обязан обеспечить защиту ПДн, описать процессы обработки, назначить ответственных, контролировать подрядчиков и инфраструктуру. Федеративная архитектура не освобождает от выполнения требований ФСТЭК и ФСБ при защите ИСПДн.
Где уже экспериментируют:
💥 Финтех: антифрод-модели без передачи транзакций в единую базу.
💥 Здравоохранение: распределенные алгоритмы диагностики без перемещения медицинских записей.
💥 Телеком: анализ поведения пользователей на локальных узлах сети.
💥 Государственные эксперименты: ЕС, Китай и отдельные пилоты в РФ для транспорта и «умных» городов.
Пока это экспериментальная зона: красиво на презентациях, сложно в реальной эксплуатации.
Мини-чек-лист перед внедрением:
✅ Формализуйте процесс.
Опишите технологию в локальных актах: политика, регламенты, модель угроз, порядок обмена параметрами.
✅ Проведите DPIA (оценку воздействия на ПДн) или аналогичную внутреннюю оценку рисков обработки
Регулятор все чаще рассматривает формализованную оценку рисков как признак зрелости организации и ее системы защиты.
✅ Проверьте правовые основания
Если модели обучаются на данных пользователей — цель обработки и основание должны быть четко определены.
✅ Проверьте подрядчиков и инфраструктуру
Включая ML-платформы, облачных провайдеров и поставщиков фреймворков федеративного обучения. Убедитесь, что они не создают дополнительных рисков через журналы, логи, отладочные данные, телеметрию.
✅ Подготовьте позицию для проверки РКН
Технология новая, вопросов будет много. Лучше заранее иметь документированное обоснование архитектуры и мер безопасности.
Если вы рассматриваете технологию как часть своей ИБ-стратегии, проверьте, насколько ваша система защиты готова к таким экспериментам.
Мы можем помочь оценить архитектуру, провести оценку рисков, подготовить документы и выстроить безопасный сценарий внедрения так, чтобы он был понятен и бизнесу, и регулятору.
