Безопасность ИИ в 2026: регулирование в России, Китае, ЕС, США и главные методологии защиты

Безопасность машинного обучения долго оставалась нишевой темой: пара исследовательских групп, десяток публикаций в год и минимум практических инструментов. Всё изменилось, когда LLM и агентные системы пошли в промышленную эксплуатацию — вместе с ними появились новые регуляторные требования и средства для их выполнения.

Habr запускает цикл статей, который должен дать специалистам базовый объём знаний по безопасности ИИ в 2026 году. Первая часть посвящена нормативно-правовой базе: разбирается, как устроено регулирование в России, Китае, ЕС и США. Также рассматриваются ключевые методологии защиты — зарубежные STRIDE и OWASP, а также отечественные AI-SAFE и SAIMM.

Это только начало цикла: судя по анонсу, дальше будут практические аспекты. Пока же — обзорная база для тех, кто хочет привести безопасность своих ИИ-систем в соответствие с актуальными требованиями.