понедельник, 5 октября 2026 г.

Порядок взаимодействия с государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы РФ

ФСБ России приказом от 6 августа 2026 года №297 утвердила «Порядок взаимодействия операторов государственных информационных систем, иных информационных систем государственных органов, государственных унитарных предприятий, государственных учреждений с государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы Российской Федерации, включая информирование ФСБ России о компьютерных инцидентах, повлекших неправомерную передачу содержащейся в указанных информационных системах информации», вступивший в силу с 1 сентября 2026 года.

Взаимодействие операторов государственных информационных систем, иных информационных систем государственных органов, государственных унитарных предприятий, государственных учреждений с государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы Российской Федерации (ГосСОПКА), включая информирование ФСБ России о компьютерных инцидентах, повлекших неправомерную передачу содержащейся в информационных системах информации, осуществляется через Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ ) посредством подключения к технической инфраструктуре НКЦКИ, предназначенной для отправки, получения, обработки и хранения уведомлений и запросов в рамках информационного взаимодействия с субъектами критической информационной инфраструктуры, а также с иными не являющимися субъектами критической информационной инфраструктуры органами и организациями, в том числе иностранными и международными (п.1).

Взаимодействие операторов ИС с ГосСОПКА, включая информирование ФСБ России о компьютерных инцидентах, повлекших неправомерную передачу содержащейся в ИС информации, осуществляется в целях (п.2):

  • Направления операторами в НКЦКИ информации о компьютерных инцидентах, связанных с нарушением функционирования принадлежащих им на праве собственности, аренды или ином законном основании технических средств ИС, используемых для обработки содержащейся в базах данных ИС информации, и реагирования на компьютерные инциденты;

  • Информирования НКЦКИ операторов об угрозах безопасности информации, в том числе о готовящихся компьютерных атаках и признаках компьютерных инцидентов и необходимых мерах по противодействию им.

Операторы обязаны направлять информацию о компьютерных инцидентах и получать информацию об угрозах безопасности информации, в том числе о готовящихся компьютерных атаках и признаках компьютерных инцидентов, связанных с функционированием принадлежащих им на праве собственности, аренды или ином законном основании технических средств информационных систем, используемых для обработки содержащейся в базах данных ИС информации, и необходимых мерах по противодействию им с использованием персональной страницы, зарегистрированной в технической инфраструктуре НКЦКИ (личного кабинета), в соответствии с определенными НКЦКИ форматами представления информации о компьютерных атаках и компьютерных инцидентах в ГосСОПКА (п.3).

В случаях технических сбоев и (или) отсутствия связи с личным кабинетом информация о компьютерных инцидентах должна быть направлена в НКЦКИ с использованием резервных каналов связи (почтового адреса и (или) адреса электронной почты), указанных операторами в личном кабинете, в соответствии с определенными НКЦКИ форматами представления информации о компьютерных атаках и инцидентах в ГосСОПКА.

Подключение к личному кабинету, осуществляемое в целях взаимодействия, организуется после заключения регламента взаимодействия НКЦКИ и владельцев информационных ресурсов РФ при информировании ФСБ России о компьютерных атаках и инцидентах, реагировании на компьютерные инциденты и принятии мер по ликвидации последствий компьютерных атак в отношении значимых объектов критической информационной инфраструктуры и иных информационных ресурсов РФ принадлежащих органам и организациям (п.4).

Информация о компьютерных инцидентах направляется в НКЦКИ операторами в срок не позднее 24 часов с момента их обнаружения (п.5).

Передача операторами в НКЦКИ информации о компьютерных инцидентах подтверждается посредством присвоения НКЦКИ компьютерному инциденту идентификатора (п.6). Идентификатор присваивается в личном кабинете в течение 24 часов с момента получения информации о нём.

Операторы вправе посредством личного кабинета обратиться в НКЦКИ для оказания им содействия в реагировании на компьютерные инциденты и привлечения сил ГосСОПКА (п.7).

НКЦКИ в целях информирования операторов и оказания им содействия в реагировании на компьютерные инциденты осуществляется (п.8):

  • Доведение до операторов информации об угрозах безопасности информации, в том числе о готовящихся компьютерных атаках и признаках компьютерных инцидентов и необходимых мерах по противодействию им;

  • Доведение до операторов информации о средствах и способах проведения компьютерных атак и методах их обнаружения и предупреждения;

  • Направление операторам запросов о представлении дополнительных сведений об угрозах безопасности информации, в том числе о признаках компьютерных инцидентов;

  • Реагирование на компьютерные инциденты при наличии такой необходимости;

  • Обеспечение методической и экспертной поддержки по вопросам реагирования на компьютерные инциденты.

Операторы в течение 24 часов с момента получения от НКЦКИ информации о готовящихся компьютерных атаках и признаках компьютерных инцидентов обязаны направить в НКЦКИ информацию о проводимых мероприятиях по их предупреждению (п.9).

В случае получения запроса операторы в течение 24 часов с момента его получения обязаны направить в НКЦКИ запрашиваемые сведения или уведомление о невозможности их представления в обозначенный срок, с указанием причин и срока, в который данные сведения будут представлены (п.10).

Мой комментарий: В условиях нарастания угроз в цифровой сфере и ужесточения государственного контроля за объектами критической информационной инфраструктуры (КИИ), документирование компьютерных инцидентов перестаёт быть вспомогательной учётной функцией.

В рамках взаимодействия операторов с НКЦКИ обязательному документированию подлежат следующие факты и действия: 

  • Обнаружение компьютерного инцидента - Электронное уведомление по установленному формату;

  • Передача информации об инциденте в НКЦКИ - Отправка через личный кабинет или резервный канал;

  • Присвоение инциденту идентификатора - Запись в личном кабинете оператора;

  • Получение информации об угрозах и готовящихся атаках - Автоматическая отметка о доставке и прочтении;

  • Мероприятия по предупреждению атак - Отчет о принятых мерах;

  • Ответы на запросы НКЦКИ - Направление запрашиваемых сведений или обоснование невозможности ответа в срок;

  • Сбои в работе личного кабинета - Фиксация сбоя и направление уведомления по резервным каналам.

Для организации документирования операторам потребуется:

  • Разработать и утвердить внутренний регламент взаимодействия с НКЦКИ, включающий все этапы документирования;

  • Обеспечить техническую интеграцию систем мониторинга с личным кабинетом для автоматического формирования уведомлений;

  • Назначить ответственных лиц с правом подписи (УКЭП) и обязанностью круглосуточного контроля;

  • Проводить регулярные учения по процедуре документирования при сбоях системы;

  • Создать архив электронных документов с возможностью быстрого поиска и предоставления по запросу контролирующих органов.

Источник: Консультант Плюс
https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=542523

воскресенье, 4 октября 2026 г.

ИСО и МЭК: Опубликован технический отчёт ISO/IEC TR 42106:2026 «Обзор дифференцированного сравнительного анализа показателей качества ИИ-систем»

В июле 2026 года сайт Международной организации по стандартизации (ИСО) сообщил о публикации нового технического отчёта ISO/IEC TR 42106:2026 «Информационные технологии – Искусственный интеллект (ИИ) – Обзор дифференцированного сравнительного анализа показателей качества ИИ-систем»  (Information technology - Artificial intelligence (AI) - Overview of differentiated benchmarking of AI system quality characteristics) объёмом 28 страниц, см. https://www.iso.org/standard/86903.html .

Документ подготовлен подкомитетом SC42 «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence), входящим в состав Объединенного технического комитета JTC1 «Информационные технологии» Международной организации по стандартизации (ИСО) и Международной электротехнической комиссии (МЭК).

Во вводной части документа отмечается:

«Сравнительный анализ (бенчмаркинг – benchmarking) часто используется для сопоставления показателей качества программных систем с эталонными или с целевыми значениями. Учитывая разнообразный характер и неоднородное воздействие систем ИИ, такого рода эталонные и целевые значения могут значительно различаться в разных системах и в разных внедрениях аналогичных систем в различных контекстах использования. Для учёта этого разнообразия и неоднородности, дифференцированный сравнительный анализ (дифференцированный бенчмаркинг) может рассматривать разные показатели качества в сопоставлении с различными эталонными значениями. В настоящем документе проведен анализ концептуальных структур управления ИИ с точки зрения их способности предлагать рекомендации по проведению дифференцированного бенчмаркинга показателей качества систем ИИ.

… В настоящем документе представлен обзор концептуальных рамок для градуированного бенчмаркинга показателей качества систем искусственного интеллекта (ИИ). Цель заключается в том, чтобы изучить возможность использования дифференцированного сравнительного анализа (дифференцированного бенчмаркинга) показателей качества на основе сложности и контекста использования системы ИИ.»

Содержание документа следующее:

Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Обзор соответствующих методов сравнительного анализа (бенчмаркинга)
5. Сравнительный анализ (бенчмаркинг) систем ИИ
6. Методы дифференцированного сравнительного анализа (бенчмаркинга)
7. Анализ возможности применения
Приложение А: Примеры уровней спецификации
Приложение Б: Описание показателей
Библиография

Источники: сайт ИСО
https://www.iso.org/standard/86903.html  


Опубликована англоязычная версия статьи о стандартизации в области больших данных (где я была одним из соавторов)

В 2021 году в номере 4-5 (2021) журнала «Информационное общество» была опубликована статья группы авторов - А.Н.Аверкин, С.Д.Афанасьев, А.А.Микрюков, В.В.Паджев, А.Н.Райков, Ю.Е.Хохлов и Н.А.Храмцовская – на тему «Стандартизация работы с большими данными: Международные и национальные стандарты» объёмом 39 страниц, см. http://infosoc.iis.ru/article/view/650/505  .


В этом году версия статьи на английском языке публикуется в журнале «Lobachevskii Journal of Mathematics» издательства Pleiades Publishing (см. https://www.pleiades.online/ru/journal/lobjmat/ ), 2026, Vol. 47, Suppl. 1, pp. 151-176 (26 страниц). Название на английском языке: «Big Data Standardization: International and National Standards».


Источники: сайт eLibrary / сайт ResearchGate
http://infosoc.iis.ru/article/view/650/505  
https://elibrary.ru/item.asp?id=47161826 
https://www.researchgate.net/publication/357854683_BIG_DATA_STANDARDIZATION_INTERNATIONAL_AND_NATIONAL_STANDARDS

суббота, 3 октября 2026 г.

ИСО и МЭК: Завершается публичное обсуждение новой редакции стандарта ISO/IEC DIS 4213 «Измерение производительности для ИИ-задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций»

В конце июля 2026 года сайты Международной организации по стандартизации (ИСО) и Британского института стандартов (BSI) сообщили о начале публичного обсуждения новой, второй редакции стандарта ISO/IEC DIS 4213 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Измерение производительности для ИИ-задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций» (Information technology - Artificial Intelligence - Performance measurement for AI classification, regression, clustering and recommendation tasks) объёмом 61 страница основного текста, см. https://www.iso.org/standard/89455.html . 

Публичное обсуждение продлится до конца сентября 2026 года. Документ заменит действующие технические спецификации ISO/IEC TS 4213:2022 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Оценка производительности при классификации на основе машинного обучения» (Information technology - Artificial intelligence - Assessment of machine learning classification performance), см. https://www.iso.org/standard/79799.html 

Документ подготовлен подкомитетом SC42 «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence), входящим в состав Объединенного технического комитета JTC1 «Информационные технологии» Международной организации по стандартизации (ИСО) и Международной электротехнической комиссии (МЭК).

В России действующая редакция документа была адаптирована как предстандарт ПНСТ 835-2023 (ISO/IEC TS 4213:2022) «Искусственный интеллект. Оценка эффективности моделей и алгоритмов машинного обучения в задаче классификации», см. https://protect.gost.ru/gost/details/8cda0cc1-63f7-4cd9-8360-d7e8d3863a8a ,  также мой пост 
http://rusrim.blogspot.com/2024/01/835-2023.html 

До 20 сентября 2026 года есть возможность индивидуально принять участие в публичном обсуждении данного стандарта на сайте Британского института стандартов (BSI) по адресу https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2024-01986  (при условии регистрации на сайте).


Страница обсуждения на сайте BSI

Во вводной части документа отмечается:

«По мере того, как исследователи из академических, коммерческих и государственных организаций и учреждений продолжают совершенствовать модели искусственного интеллекта, сформировалась общепринятая система показателей для количественной оценки этого совершенствования. Некоторые виды достижений в области искусственного интеллекта описываются в терминах повышения функциональной корректности (functional correctness – которую специалисты-практики в сфере ИИ также называют производительностью (performance)) по сравнению с современным уровнем или разумным эталонным уровнем.

Функциональная корректность может быть измерена для задач классификации, регрессии, кластеризации и выработки рекомендаций, выполняемых с использованием ИИ. Для этих задач выбор подходящей метрики зависит от варианта использования и ограничений предметной области. Кроме того, для систем машинного обучения (МО) выбранная метрика может отличаться от метрики, использованной во время обучения.

… В настоящем документе описаны методологии измерения производительности моделей ИИ для задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций.»

Содержание стандарта следующее:

Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Общие принципы
6. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач классификации 
7. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач регрессии 
8. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач кластеризации
9. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач предоставления рекомендаций 
10. Статические тесты значимости для классификации
Приложение А: Иллюстрация функциональной корректности на примере мультиклассовой классификации
Приложение В: Пример ROC-кривой, полученной на основе результатов классификации
Приложение С: Сводная информация, получаемая из рейтинговых тестов 
Приложение D: Доля смертности по конкретным причинам с поправкой на случайность
Библиография

Источник: сайт ИСО / сайт BSI
https://www.iso.org/standard/89455.html 
https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2024-01986