В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Разработка ориентирована на одну из ключевых проблем внедрения искусственного интеллекта в организациях: реальные данные необходимы для обучения, тестирования и мониторинга моделей, но их прямое использование часто связано с рисками раскрытия персональных данных. Особенно остро эта проблема возникает при работе с данными из корпоративных информационных систем, где сведения о пользователях, сотрудниках, обучающихся или клиентах представлены в виде связанных таблиц, идентификаторов и атрибутов.
Сервис НИУ ВШЭ решает эту задачу за счет сочетания правил обработки, реестра замен и воспроизводимой модели обезличивания. Для одинаковых входных данных система формирует предсказуемый результат, что важно для повторяемости экспериментов, проверки качества данных и последующего аудита. Такой подход позволяет сохранить структуру набора данных и его пригодность для аналитических задач и ИИ-сценариев.
Решение разрабатывается с учетом требований российского законодательства о персональных данных и требований к обезличиванию персональных данных. В архитектуре предусмотрены раздельное хранение исходных данных и артефактов обработки, управление правилами замены, разграничение доступа, контроль целостности и ведение реестра замен. Эти механизмы позволяют использовать сервис как часть управляемого жизненного цикла данных для ИИ.
В настоящее время сервис используется в составе платформы SmartMLOps НИУ ВШЭ для обработки данных корпоративных информационных систем университета. В числе сценариев применения — подготовка данных для задач аналитики, тестирования и эксплуатации ИИ-сервисов. Разработка также может быть адаптирована для закрытых контуров организаций, работающих с чувствительными наборами данных, включая образовательные, медицинские, промышленные, финансовые и государственные организации.
Отдельное направление развития проекта — версия для неструктурированных данных: текстовых документов, обращений, договоров и иных материалов, в которых персональные данные встречаются в свободной форме. Эта версия находится в разработке и проходит опытную эксплуатацию. В ней предполагается использовать комбинацию правил, NLP-инструментов (инструментов обработки естественного языка) и моделей распознавания сущностей для выявления персональных данных в текстах с учетом контекста.
Салех Хади
«Для ИИ-проектов недостаточно просто иметь доступ к данным. Необходимо уметь безопасно готовить данные так, чтобы они сохраняли аналитическую ценность, но не раскрывали персональные сведения. Наш сервис решает именно эту инженерную задачу: он встраивает обезличивание в управляемый процесс подготовки данных для ИИ», — отметил Салех Хади, руководитель команды проекта, начальник отдела прикладных технологических решений Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
Права на ключевые компоненты разработки зарегистрированы. Команда рассматривает дальнейшее развитие сервиса как внутреннего инструмента НИУ ВШЭ, а также как решения для внедрения в закрытых контурах организаций, которым требуется подготовка данных для ИИ при соблюдении требований к защите персональных данных.
Проект вошел в топ-10 в номинации «Безопасность, доверие и качество данных» Международной университетской премии в области искусственного интеллекта и больших данных «Гравитация-2026».
Сервис разработан командой стратегического технологического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач» в рамках реализации программы развития НИУ ВШЭ на 2025–2036 годы, победившей в конкурсе программ стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Вам также может быть интересно:
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.