Whitepaper: 152-ФЗ и on-device ML в ритейле

Оглавление

1. Для кого этот документ
2. Что такое on-device ML
3. Карта потоков данных
4. Что уходит в бэкенд
5. Модель угроз
6. 152-ФЗ: зоны ответственности
7. Документы до пилота
8. Контакты

1. Для кого этот документ и как его читать

Документ адресован ИБ, DPO, юристам и архитекторам ритейла, которые валидируют вендора computer vision до пилота. Цель — одинаковое понимание: где выполняется распознавание, какие данные покидают устройство, что запросить у вендора.

Разделы 2–5 — архитектура; раздел 6 — границы по 152-ФЗ; раздел 7 — чеклист документов; раздел 8 — контакт для брифинга.

Сноска 1. Источник: посадочная /privacy-on-device-ml и описание on-device контура Zorky.

2. Что такое on-device ML простыми словами

Модель и логика распознавания выполняются на смартфоне сотрудника внутри МПС. Кадр не обязан уходить на сервер, чтобы получить результат поиска по коду или этикетке.

Zorky поставляет SDK: общая бизнес-логика на Kotlin Multiplatform, нативные слои Android/iOS, callback в UI. Команде заказчика не нужно обучать CV-модель с нуля для типовых сценариев.

Сноска 2. Архитектура SDK: /mps-sdk.

3. Какие данные обрабатывает Zorky: карта потоков

Локальный контур: кадр → детекция/OCR → сопоставление со сценарием → подсветка в UI. Все шаги — на устройстве.

Целевой сценарий — чтение кодов и этикеток, а не идентификация человека по лицу. Юридическая квалификация полей зависит от конфигурации заказчика и применимого права; уточняется на ИБ-брифинге.

Сноска 3. Офлайн-сценарий: /offline-warehouse-vision.

4. Что уходит в бэкенд, что нет

Таблица отражает целевую архитектуру. Конфигурация сети фиксируется на ИБ-брифинге.

Сноска 4. Таблица согласована с описанием на /privacy-on-device-ml. Поля логов и TTL уточняются на брифинге.

5. Модель угроз и как мы её снижаем

• Утечка кадров из облака — кадры не выгружаются как изображения в облако Zorky.
• Перехват трафика распознавания — шаг инференса не требует сети.
• Подмена модели — целостность поставки уточняется на брифинге.
• Утечка через логи — политика логов уточняется на брифинге.

Это не заявление об абсолютной защищённости. Меры снижают риск; ответственность за конфигурацию остаётся за заказчиком.

Сноска 5. Формулировки — по посадочной приватности; без ссылок на неподтверждённые сертификаты.

6. 152-ФЗ: что относится к продукту, что — к заказчику

Оценка соответствия 152-ФЗ — зона юриста и оператора данных заказчика.

• Продукт — on-device инференс, прозрачный data flow, ответы на опросный лист.
• Заказчик — цели обработки, основания, политики, решение по ID сотрудника.
• Сделка — NDA/DPA по шаблону заказчика или согласованное приложение.

Данный whitepaper не является юридическим заключением.

Сноска 6. 152-ФЗ от 27.07.2006 — публичный источник; применение к конфигурации — к юристу заказчика.

7. Какие документы запросить у вендора перед пилотом

1. Архитектурная схема on-device обработки
2. Описание data flow
3. Ответы на опросный лист ИБ
4. NDA / DPA по шаблону заказчика
5. Контакт технического ответственного

Рекомендуемый формат старта — ИБ-брифинг 45–60 минут с письменными ответами.

Сноска 7. Чеклист — по посадочной для ИБ.

8. Контакты для ИБ-брифинга

Email: info@softverno.ru

Страница для ИБ: /privacy-on-device-ml

PDF: /assets/docs/whitepaper-152fz-on-device-ml.pdf

Версия

Версия 1.0 от 5 ноября 2026. Издатель: Zorky / softverno. Не является юридическим заключением, офертой или гарантией соответствия.