Skip to content
WebDirect
Article 35Article 22Article 9

Privacy engineering для AI/ML

Оказываем engineering-услуги по приведению AI/ML-систем к требованиям GDPR: privacy training data, аудит моделей, explainability для Статьи 22 и внедрение differential privacy.

€3,600–€7,200
EUR
80–160
часов
40–80
рабочих дней
Фиксированный объёмКоманда из ЕС-зоныNDA заранее подписан
💡Краткий ответ

Выполняем GDPR-compliant AI/ML engineering: анонимизацию и псевдонимизацию training data, аудит bias и риска повторной идентификации, внедрение explainability через SHAP/LIME для автоматизированных решений по Статье 22 и differential privacy в обучении моделей. Фиксированная цена €3 600–7 200.

📋Зачем нужна эта услуга

Статьи 22, 35 и 9 вводят отдельные обязательства для AI-систем: автоматизированные решения не должны иметь юридически значимый эффект без human review, high-risk AI требует DPIA, а обучение на специальных категориях данных требует явного согласия или иного допустимого основания. Кроме того, AI-системы создают риск повторной идентификации, потому что модели могут memorise обучающие данные.

Article 35Article 22Article 9

Что вы получаете

  • Аудит приватности обучающих данных с оценкой риска повторной идентификации
  • Внедрение differential privacy в обучение модели
  • Слой объяснимости (SHAP/LIME) для автоматизированных решений
  • Отчёт по аудиту смещений модели
  • Оценка соответствия требованиям Статьи 22
  • Паспорт модели с документированными свойствами приватности
  • Технический компонент DPIA для AI-системы

Как мы работаем

  1. Day 0
    Вы отправляете заявку → ответ в течение 4 рабочих часов
  2. Day 1–2
    Discovery-звонок и уточнение объёма
  3. Day 3–5
    Договор подписан, старт согласован
  4. Day 5–7
    Начинается внедрение
  5. Day N
    Финальные результаты и walkthrough-звонок
  6. +30 days
    Бесплатная поддержка после сдачи

Инструменты и технологии

Differential Privacy librariesIBM AI Fairness 360TensorFlow Privacycustom audits

Предварительные условия

  • ML model and training pipeline access
  • Training data description (categories, volume)
  • Business description of automated decisions made by the model

Цены

Базовый объём€3,600–€7,200
Оценка по часам80–160h
Почасовая ставка€45/h
Срок выполнения40–80 рабочих дней

✓ Входит в объём:

  • •One ML model or AI pipeline
  • •Python ML stack (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
  • •Standard privacy techniques

⚠ Вне объёма (требует отдельной оценки):

  • •Novel privacy-preserving ML research
  • •Multiple models
  • •Legal Article 22 impact assessment (lawyers' scope)

📋Финальная цена подтверждается в предложении в течение 4 часов после заявки.

Реалистичный таймлайн — чего ожидать

  1. T+0hОтправка заявки
  2. T+4hПервичное предложение (в рабочее время)
  3. T+1–3dDiscovery-звонок
  4. T+2–3dФинальный счёт
  5. T+3–5dДоговор подписан
  6. T+4–6dПлатёж получен
  7. T+5–7dСтарт работ
  8. T+5–7d+NУслуга завершена
Этот график отражает лучшие европейские B2B-практики. Мы защищаем обе стороны от недопонимания.

Частые вопросы

Что такое differential privacy и нужна ли она нашей модели?
Differential privacy добавляет математически калиброванный шум в процесс обучения, чтобы злоумышленник не мог извлечь из модели отдельные обучающие примеры. Такой подход особенно полезен для моделей, обученных на медицинских, финансовых и других чувствительных данных. Необходимость этой меры мы оцениваем на этапе discovery.
Распространяется ли Статья 22 на все наши AI-решения?
Статья 22 относится к полностью автоматизированным решениям, которые имеют юридические последствия или сопоставимо значимое влияние на человека. Большинство обычных рекомендаций, вроде ранжирования контента или товарных рекомендаций, под неё не подпадают. А вот автоматический кредитный скоринг, отбор кандидатов или расчёт страховых тарифов обычно подпадают.

Связанные услуги

📋

Разработка технического компонента DPIA

Готовим техническую часть Data Protection Impact Assessment: описание системы, data flows, threat model, техническую оценку рисков и набор предлагаемых mitigations.

€1,800–2,700
📋

Соответствие автоматизированных решений (Статья 22)

Внедряем инженерные safeguards по Статье 22 для автоматизированных решений: human review, explainability, audit trail и право субъекта данных оспорить решение.

€2,700–4,500
🔐

Архитектура псевдонимизации

Проектируем и внедряем систему псевдонимизации, отделяющую реальные личности от поведенческих данных, чтобы поддержать минимизацию данных по Статье 25 GDPR и снизить риск инцидентов.

€2,700–5,400

Запросить предложение

Вы запрашиваете предложение по услуге:

Privacy engineering для AI/ML

Оценка: €3,600–7,200 · 40–80 рабочих дней

Первичное предложение в течение 4 рабочих часов, договор — в течение 3 рабочих дней.

Куда мы вышлем предложение и счёт.

Если вам удобнее обсудить по звонку.

🔒 Ваши данные шифруются при передаче и хранении. Мы не передаём их третьим лицам.

⏱ Первичное предложение в течение 4 рабочих часов (по времени ЕС, Пн–Пт 9:00–18:00 EET).

💼 Взаимный NDA доступен по запросу до любого чувствительного обсуждения.