На сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии (
http://www.gost.ru/ ) в августовском 2026 года разделе (
https://protect.gost.ru/gost?year=2026&month=8&search=&page=5 ) были выложены три новых предварительных стандарта по тематике синтеза данных.
Эти документы разработаны некоммерческой организацией «Ассоциация больших данных» (НО «АБД») при участии автономной некоммерческой организации «Национальный технологический центр цифровой криптографии» (АНО «НТЦ ЦК»); внесены Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект».
Предстандарт ПНСТ 1064-2026 «Синтез данных. Основные положения» объёмом 16 страниц, см.
https://protect.gost.ru/gost/details/3ab40d2a-2d04-426f-91e4-73645b23a986 Основное понятие определяется следующим образом:
3.1.2. Синтетические данные (synthetic data): Данные, искусственно созданные для имитации формата и свойств реальных данных, но которые не соответствуют напрямую каким-либо реальным объектам.
Примечания
1. Синтетические данные могут быть использованы для различных целей, включая обучение моделей машинного обучения, тестирование систем, а также обеспечение повышенной конфиденциальности данных.
2. Настоящий стандарт описывает полностью синтетические данные, которые в дополнение к указанным в определении свойствам не являются модификацией исходных данных.
3. Синтетические данные могут не всегда точно воспроизводить все свойства реальных данных, что может ограничивать их применение в определенных сценариях.
Во вводной части документа отмечается:
«В современных условиях развития информационных технологий искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью многих областей деятельности, включая бизнес, науку, медицину и государственное управление, а синтетические данные находят все большее применение в ИИ, статистике и других сферах, требующих использования данных для моделирования и анализа. Рост объемов данных и необходимость их эффективной обработки требуют унификации подходов и терминологии для улучшения взаимодействия между различными участниками рынка обмена данными. В то же время синтетические данные помогают восполнить нехватку реальных данных для обучения моделей и анализа.»
Содержание документа следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Основные концепции синтеза данных
4.1. Синтез данных с использованием ИИ
4.2. Свойства синтетических данных
4.3. Классификация типов синтетических данных
4.4. Основные принципы осуществления синтеза данных
Библиография
Предстандарт ПНСТ 1065-2026 «Синтез данных. Архитектура процесса синтеза данных. Методы синтеза» объёмом 58 страниц, см.
https://protect.gost.ru/gost/details/f09eb333-a40d-45a7-a789-2f53fe30de4e Во вводной части документа отмечается:
«Эффективность синтеза данных тесно связана с качеством процессов синтеза и архитектуры используемых систем. Синтетические данные применяются в различных практических сценариях, таких как тестирование информационных систем, обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ), обмен данными с контрагентами и обогащение существующих наборов данных. Многие из этих сценариев требуют специфического подхода к качеству и конфиденциальности синтетических данных, что делает критически важным детальное описание процессов и архитектуры системы синтеза.
Для тестирования информационных систем синтетические данные должны точно отражать структуру и особенности реальных данных, обеспечивая при этом предотвращение потенциальной утечки данных (полностью синтетические данные). Обучение моделей требует от синтетических данных репрезентативности и достоверности, что позволяет моделям эффективно адаптироваться к задачам реального мира. При обмене данными с контрагентами особое внимание должно уделяться доверенным технологиям и методам синтеза, чтобы минимизировать вероятность утечки данных. Для задач обогащения данных при интеграции синтетические данные должны сохранять целостность и совместимость с другими наборами данных, обеспечивая при этом их полезность для дальнейшего анализа.
Таким образом, архитектура и процессы синтеза данных должны быть гибкими и адаптивными чтобы соответствовать разнообразным требованиям различных сценариев применения. Достоверность и полнота синтетических данных, их соответствие требованиям к доверенным технологиям ИИ, полезность получаемых данных зависят не только от алгоритмов синтеза, но и от порядка их применения организации хранения данных и управления вероятностями утечки данных на каждом этапе.
Цель настоящего стандарта - предложить эталонное описание процессов и архитектуры системы синтеза данных, что необходимо для достижения высоких показателей качества и конфиденциальности данных в различных контекстах их использования. Стандарт служит ориентиром для разработки внедрения и эксплуатации систем синтеза данных, соответствующих требованиям конфиденциальности и качества, что особенно важно в условиях возрастающих требований к конфиденциальности управлению данными.
… Настоящий стандарт устанавливает процесс синтеза данных (полностью синтетические данные) для систем искусственного интеллекта (ИИ) и архитектуру соответствующей системы, включая основные компоненты, процессы генерации данных и интеграцию с системами ИИ.
Настоящий стандарт устанавливает требования к выполнению каждого из этих этапов с учетом специфики обработки данных, мониторинга соответствия и управления процессом синтеза, доверенным технологиям синтеза, а также поддержке уровня приватности на всех стадиях жизненного цикла синтетических данных.
Стандарт применим к организациям любых форм собственности и масштабов, использующим технологии ИИ и синтетические данные.»
Содержание документа следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Обзор жизненного цикла синтеза
6. Эталонная модель процесса синтеза данных
7. Эталонная архитектура системы синтеза данных
Приложение А (рекомендуемое): Пояснения к жизненному циклу синтеза данных
Приложение Б (рекомендуемое): Пояснение к архитектуре системы синтеза
Приложение В (справочное): Технические особенности реализации синтеза данных
Библиография
Предстандарт ПНСТ 1066-2026 «Синтез данных. Описание результатов процесса синтеза. Методика оценки качества» объёмом 42 страницы, см. https://protect.gost.ru/gost/details/c6aef45e-9a6f-49b1-b128-c502a07eadae
Во вводной части документа отмечается:
«Настоящий стандарт описывает результаты процесса синтеза структурированных данных, включая методы оценки качества синтетических данных, проверку уровня приватности, а также требования к документированию и отчетности. Стандарт устанавливает подход к методам оценки результата синтеза данных с использованием ИИ, включая оценку качества синтетических данных, их соответствия требованиям обработки информации и полезности для различных задач и приложений. Стандарт применим к организациям любых форм собственности и масштабов, использующим технологии ИИ и синтетические данные.
… Настоящий стандарт распространяется на процессы создания полных синтетических данных табличного вида с использованием нейронных сетей.
Настоящий стандарт не распространяется на синтетические данные, создаваемые методами статистического и компьютерного моделирования на основе цифровых моделей реальных сценариев.
Стандарт применим к организациям любых форм собственности и масштабов, использующим технологии искусственного интеллекта (ИИ) и синтетические данные.»
Содержание документа следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Общие положения
5. Методы оценки качества синтетических данных
6. Документирование и отчетность
6.1. Протоколы создания данных
6.2. Аудит и следование стандартам
6.3. Отчеты о качестве и использовании данных
Приложение А (рекомендуемое): Словарь данных
Приложение Б (справочное): Точность. Метрики оценки статистической близости
Приложение В (справочное): Точность. Метрики оценки реалистичности синтетических данных
Приложение Г (справочное): Полезность. Метрики оценки эффективности
Приложение Д (справочное): Метрики и модели оценки риска утечки данных
Приложение Е (рекомендуемое): Шаблон отчета о качестве
Библиография
Источник: сайт Росстандарта
https://protect.gost.ru/gost/details/3ab40d2a-2d04-426f-91e4-73645b23a986
https://protect.gost.ru/gost/details/f09eb333-a40d-45a7-a789-2f53fe30de4e
https://protect.gost.ru/gost/details/c6aef45e-9a6f-49b1-b128-c502a07eadae
