ДействуетПостановление Правительства РФ от 01.08.2025 № 1154

Обезличивание данных для обучения моделей: требования и порядок

Проверено по первоисточнику:

Постановление Правительства № 1154 установило требования, методы и правила обезличивания персональных данных. Что это меняет для обучения моделей.

Коротко

  • Обезличивание перестало быть вопросом здравого смысла: Правительство утвердило требования к нему, перечень допустимых методов и правила процедуры отдельным постановлением.
  • Корректно обезличенные данные выходят из-под режима персональных — это главный легальный способ обучать модели на реальных данных без сбора нового согласия.
  • Удаление имени и телефона обезличиванием не является. Значение имеет то, можно ли соотнести запись с человеком, а не то, какие поля вы стёрли.
  • Ошибка в процедуре обнуляет весь эффект: если данные признают персональными, обработка окажется без основания, а не просто оформленной с недочётами.

Кого касается

Компании, которые обучают или дообучают модели на данных клиентов, сотрудников или пользователей.

Компании, которые передают выборки данных подрядчикам — на разметку, аналитику или тестирование.

Владельцы аналитических контуров и витрин данных, построенных на исходно персональных данных.

Разработчики, которым нужны реальные данные на тестовых стендах.

Что требует

Применять установленные методы обезличивания

ПП РФ № 1154

Постановление № 1154 утверждает требования к обезличиванию, перечень методов и правила процедуры. Произвольный самодельный метод формально не подходит: выбирать нужно из установленных, а решение фиксировать документально.

Оценивать риск повторной идентификации

Смысл требования не в списке удалённых полей, а в результате: после обработки данные не должны позволять определить их принадлежность конкретному человеку. Комбинация редких признаков идентифицирует человека даже без имени, и это проверяется по факту, а не по намерению.

Документировать процедуру

Обезличивание — это процесс, который нужно уметь показать: какой метод применён, к каким полям, кто выполнял, где хранится ключ соответствия, если он вообще сохраняется. Без документа доказать, что данные перестали быть персональными, невозможно.

Отдельно оформлять доступ к составам данных

ПП РФ № 538, № 961

Для случаев формирования составов обезличенных данных, сгруппированных по определённому признаку, и предоставления доступа к ним действуют самостоятельные акты Правительства — постановления № 538 от 24.04.2025 и № 961 от 26.06.2025.

Сроки

Утверждён перечень случаев формирования составов обезличенных данныхПостановление Правительства РФ № 538
Установлен порядок формирования составов данных и доступа к нимПостановление Правительства РФ № 961
Утверждены требования, методы и правила обезличиванияПостановление Правительства РФ № 1154, опубликовано 5 августа 2025 года

Что грозит за нарушение

Отдельной ответственности за неправильное обезличивание не установлено — санкция возникает опосредованно. Если данные признают персональными, то вся последующая обработка оказывается без надлежащего основания, и применяется статья 13.11 КоАП РФ.

Для обучения моделей последствия тяжелее административного штрафа: данные, полученные с нарушением, ставят под вопрос правомерность самой модели и результатов её работы.

Передача плохо обезличенной выборки подрядчику — это передача персональных данных со всеми требованиями к оформлению поручения обработки.

Как проверить себя

  1. Проверьте, по какому методу выполняется обезличивание в вашей компании и записан ли он где-нибудь. Чаще всего метод существует только в голове того, кто писал скрипт.

  2. Возьмите обезличенную выборку и попробуйте найти в ней конкретного знакомого сотрудника или клиента по косвенным признакам. Если получилось — обезличивание не выполнено.

  3. Отдельно проверьте поля, которые кажутся безобидными: дата рождения, город, должность, дата первого заказа. Их комбинация идентифицирует человека чаще, чем ожидают.

  4. Выясните, сохраняется ли ключ соответствия между обезличенными и исходными данными, где он лежит и у кого есть доступ. Доступный всем ключ обнуляет обезличивание.

  5. Проверьте свободные текстовые поля: комментарии и переписка содержат имена и контакты, которые не удаляются очисткой структурированных колонок.

Что изменилось

До 2025 года обезличивание было понятием без детализации: требование в законе есть, а как именно его выполнять — на усмотрение оператора. В 2025 году Правительство закрыло этот пробел тремя актами: определило перечень случаев формирования составов обезличенных данных, порядок доступа к ним и, наконец, сами требования, методы и правила процедуры.

Для компаний, работающих с ИИ, это скорее хорошая новость. Обезличивание — единственный масштабируемый способ использовать накопленные данные для обучения моделей, не собирая новое согласие с каждого клиента. Теперь у процедуры появились понятные рамки, а значит, результат можно защитить при проверке.

Практический критерий

При самопроверке полезно держать в голове один вопрос: сможет ли человек, получивший эту выборку, указать на конкретное лицо? Не «удалили ли мы имя», а именно это. Ответ на него определяет, персональные перед вами данные или нет — и все остальные требования следуют уже из ответа.

Проверьте свою компанию бесплатно

Шесть вопросов о том, как в компании используется ИИ. Результат — сразу на экране: какие требования вас касаются и к каким датам.

Пройти экспресс-проверку →

Частые вопросы

При псевдонимизации сохраняется возможность восстановить связь с человеком по ключу — такие данные остаются персональными, и режим 152-ФЗ к ним применяется полностью. Обезличивание должно приводить к состоянию, когда определить принадлежность данных конкретному человеку нельзя без дополнительной информации. Практическая разница в том, существует ли где-то ключ и кто им владеет.

Нет. Идентификация возможна по комбинации косвенных признаков: должность, подразделение, город, дата приёма на работу. В небольшой компании этого набора хватает, чтобы указать на человека однозначно. Оценивать нужно результат, а не список удалённых колонок.

Если обезличивание выполнено корректно, результат не является персональными данными, и требования 152-ФЗ к его обработке не применяются. Именно поэтому обезличивание — основной легальный путь использовать накопленные данные для обучения. Ответственность за корректность процедуры при этом лежит на операторе.

Свободный текст — самая сложная часть. Имена, адреса и контакты в нём не удаляются очисткой структурированных полей, а автоматическое распознавание пропускает нестандартные написания. Практика: автоматическая очистка плюс выборочная ручная проверка, а для чувствительных сценариев — синтетические данные вместо реальных.

Оператор персональных данных, то есть ваша компания. Привлечение подрядчика для обработки не переносит ответственность: перед субъектом данных отвечает тот, кто определял цели обработки.

Копия боевой базы на тестовом стенде — это обработка персональных данных в отдельной системе, к которой применяются те же требования, включая ограничение доступа. Тестовые контуры защищают слабее продуктивных, поэтому именно они чаще становятся источником утечек. Обезличивание здесь не формальность, а способ снять риск.

Зависит от того, где лежат данные. Если контур один и структура понятна — несколько дней на процедуру и документ. Если данные размазаны по витринам, выгрузкам и тестовым базам, основное время уходит не на обезличивание, а на инвентаризацию: где вообще лежат персональные данные.

Читайте также

152-ФЗ и персданные в ИИКак закон о персональных данных применяется к ИИ: кто оператор, что считается обработкой, локализация, трансграничная передача и ответственность.243-ФЗ об ИИРазбор ФЗ-243 «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта»: кого касается, что требуют статьи 8-10, сроки и что делать компании.ИИ и авторское правоКому принадлежит сгенерированный контент, какую обязанность вводит статья 10 закона 243-ФЗ и на каких условиях можно обучать модели на чужих текстах.ИИ в здравоохраненииПрограмма с ИИ, влияющая на диагностику или лечение, подлежит регистрации как медицинское изделие. Разбираем критерий, процедуру и требования к ИИ.