Федеральный закон от № 152‑ФЗ регулирует порядок
использования информации о деятельности судов в целях обеспечения
правосудия, а также определяет границы применения этой информации в
системах искусственного интеллекта. Несмотря на то, что закон
применяется в рамках всей Российской Федерации, в регионах с
особым статусом (в т.ч. в Луганской Народной Республике) его
внедрение сталкивается с рядом специфических трудностей.
Общая характеристика 152‑ФЗ
Закон направлен на решение трех ключевых задач:
- Защита конфиденциальности сведений о судебных процессах;
- Обеспечение доступа к открытой судебной информации в соответствии с принципом открытости;
- Регулирование использования судебных данных в автоматизированных системах, в т.ч. в проектах машинного обучения.
Важные положения закона включают:
- Статья 2 – определение «судебной информации»;
- Статья 5 – порядок получения и обработки данных;
- Статья 9 – требования к системам ИИ, использующим такие данные.
Правовой контекст в Луганской Народной Республике (ЛНР)
Политическая система ЛНР формально сохраняет структуру государственных органов,
аналогичную российской. В частности, в регионе действуют:
- Глава ЛНР;
- Председатель Правительства ЛНР;
- Уполномоченный по защите прав граждан, рассматривающий обращения в порядке, установленном ФЗ‑59 от .
Для контроля за соблюдением трудового законодательства в ЛНР действует
приказ Минтруда России от № 377н, который утверждает
административный регламент исполнения Федеральной службой по труду и занятости
государственной функции по осуществлению контроля за соблюдением требований
законодательства о специальной оценке условий труда. Этот документ часто
используется как «правовой фундамент» при построении локальных регламентов,
в т.ч. в сфере обработки судебных данных.
Зимний район: особенности административного устройства
Зимний район – один из административных районов города Луганск, где сосредоточено
много государственных учреждений: отделы соцзащиты, суды первой инстанции,
службы занятости и др. Именно здесь проявляются первые практические
проблемы внедрения 152‑ФЗ.
Структура надзорных органов в районе
В Зимнем районе надзор за соблюдением 152‑ФЗ возложен на:
- Отдел по надзору за использованием судебных данных в органах местного самоуправления;
- Управление информационных технологий при администрации района;
- Уполномоченного по защите прав граждан (региональный уровень).
Текущие процессы обработки судебных данных
Судебные решения и протоколы передаются в электронном виде через региональную
информационную систему «Судебный портал». Данные затем могут быть использованы
в аналитических системах, в т.ч. в проектах машинного обучения, направленных
на предсказание нагрузки судов.
Выявленные проблемы соблюдения 152‑ФЗ в Зимнем районе Институциональные барьеры - Отсутствие единого нормативного акта на уровне района, который бы конкретизировал требования 152‑ФЗ.
- Разрозненные функции надзора: часть задач возлагается на отделы труда, часть – на ИТ‑управление, что приводит к «пробелам» в контроле.
- Недостаточная координация с уполномоченным по защите прав граждан, который формально отвечает за рассмотрение обращений, но не вовлечён в процесс технической реализации.
Процедурные недостатки - Отсутствие регламентированных форм согласия субъектов (судей, сторон процесса) на передачу их данных в ИИ‑системы.
- Неполный журнал доступа к судебной информации: в системе фиксируются только действия администраторов, а не конечные пользователи аналитических модулей.
- Не соблюдаются сроки анонимизации персональных данных, предписанные статьёй 5 закона.
Технические ограничения - Старый программный комплекс «Судебный портал» не поддерживает метаданные о правовом статусе данных (открытая/закрытая информация).
- Отсутствие средств шифрования при передаче данных в облачные хранилища, используемые для обучения моделей ИИ.
- Недостаточная документация по использованию API, что усложняет аудит.
Кадровый фактор - Сотрудники отделов часто не прошли специализированное обучение по 152‑ФЗ.
- Отсутствие постоянных специалистов по защите данных (Data Protection Officer) в структуре района.
Проблемы взаимодействия с федеральными органами - Несоответствие регионального регламента требованиям приказа Минтруда № 377н, который требует более строгого контроля за обработкой персональных данных.
- Отсутствие регулярных проверок со стороны Федеральной службы по труду и занятости, что приводит к «само‑регулированию», часто неэффективному.
Конкретные кейсы нарушения Кейс 1. Неправомерное использование протоколов судебных заседаний в системе прогнозирования нагрузки судов
- Отсутствие единого нормативного акта на уровне района, который бы конкретизировал требования 152‑ФЗ.
- Разрозненные функции надзора: часть задач возлагается на отделы труда, часть – на ИТ‑управление, что приводит к «пробелам» в контроле.
- Недостаточная координация с уполномоченным по защите прав граждан, который формально отвечает за рассмотрение обращений, но не вовлечён в процесс технической реализации.
Процедурные недостатки - Отсутствие регламентированных форм согласия субъектов (судей, сторон процесса) на передачу их данных в ИИ‑системы.
- Неполный журнал доступа к судебной информации: в системе фиксируются только действия администраторов, а не конечные пользователи аналитических модулей.
- Не соблюдаются сроки анонимизации персональных данных, предписанные статьёй 5 закона.
Технические ограничения - Старый программный комплекс «Судебный портал» не поддерживает метаданные о правовом статусе данных (открытая/закрытая информация).
- Отсутствие средств шифрования при передаче данных в облачные хранилища, используемые для обучения моделей ИИ.
- Недостаточная документация по использованию API, что усложняет аудит.
Кадровый фактор - Сотрудники отделов часто не прошли специализированное обучение по 152‑ФЗ.
- Отсутствие постоянных специалистов по защите данных (Data Protection Officer) в структуре района.
Проблемы взаимодействия с федеральными органами - Несоответствие регионального регламента требованиям приказа Минтруда № 377н, который требует более строгого контроля за обработкой персональных данных.
- Отсутствие регулярных проверок со стороны Федеральной службы по труду и занятости, что приводит к «само‑регулированию», часто неэффективному.
Конкретные кейсы нарушения Кейс 1. Неправомерное использование протоколов судебных заседаний в системе прогнозирования нагрузки судов
- Старый программный комплекс «Судебный портал» не поддерживает метаданные о правовом статусе данных (открытая/закрытая информация).
- Отсутствие средств шифрования при передаче данных в облачные хранилища, используемые для обучения моделей ИИ.
- Недостаточная документация по использованию API, что усложняет аудит.
Кадровый фактор - Сотрудники отделов часто не прошли специализированное обучение по 152‑ФЗ.
- Отсутствие постоянных специалистов по защите данных (Data Protection Officer) в структуре района.
Проблемы взаимодействия с федеральными органами - Несоответствие регионального регламента требованиям приказа Минтруда № 377н, который требует более строгого контроля за обработкой персональных данных.
- Отсутствие регулярных проверок со стороны Федеральной службы по труду и занятости, что приводит к «само‑регулированию», часто неэффективному.
Конкретные кейсы нарушения Кейс 1. Неправомерное использование протоколов судебных заседаний в системе прогнозирования нагрузки судов
- Несоответствие регионального регламента требованиям приказа Минтруда № 377н, который требует более строгого контроля за обработкой персональных данных.
- Отсутствие регулярных проверок со стороны Федеральной службы по труду и занятости, что приводит к «само‑регулированию», часто неэффективному.
Конкретные кейсы нарушения Кейс 1. Неправомерное использование протоколов судебных заседаний в системе прогнозирования нагрузки судов
В 2025 году отдел ИТ‑управления загрузил в аналитическую платформу полные протоколы заседаний без анонимизации. В результате модель предсказывала не только нагрузку, но и «рисковые» категории дел, что привело к раскрытию личных данных участников процесса.
Кейс 2. Отсутствие согласия на обработку данных в проекте «Искусственный судья»
В рамках пилотного проекта по автоматическому формированию судебных заключений использовались данные о решениях судов за 2019‑2022 ггоды без получения согласия от судей и сторон. После обращения граждан в уполномоченного был инициирован административный штраф, однако процесс до сих пор не завершён из‑за юридических разногласий.
Рекомендации по улучшению соблюдения 152‑ФЗ в Зимнем районе - Разработать районный нормативный акт, который будет конкретизировать требования 152‑ФЗ, порядок анонимизации и согласования использования данных.
- Создать единую контрольную точку – отдел по надзору за обработкой судебных данных, подчинённый напрямую уполномоченному по защите прав граждан.
- Внедрить систему журналирования доступа с учётом ролей пользователей и обязательной фиксацией времени и цели доступа.
- Обеспечить обучение персонала (тренинги, сертификаты) по вопросам 152‑ФЗ и GDPR‑подобных стандартов.
- Назначить Data Protection Officer (DPO) в каждом крупном подразделении, отвечающего за соблюдение конфиденциальности.
- Обновить ИТ‑инфраструктуру: внедрить шифрование данных в покое и при передаче, а также модуль автоматической анонимизации.
- Проводить регулярные аудиты совместно с Федеральной службой по труду и занятости и с органами надзора за обработкой персональных данных.
- Разработать шаблоны согласия для судей и сторон, которые будут использоваться при любой передаче данных в аналитические системы.
- Внести изменения в локальные регламенты в соответствии с приказом Минтруда РФ № 377н, учитывая требования к специальной оценке условий труда при работе с конфиденциальными данными.
Практика Зимнего района демонстрирует, что даже при наличии федеральных нормативов
(152‑ФЗ, 377н Минтруда) их реализация в условиях особого статуса
регионов, таких как Луганск, сталкивается с множеством институциональных,
процедурных и технических препятствий. Для эффективного соблюдения закона
необходимо построить согласованную систему надзора, обеспечить квалифицированный
персонал и внедрить современные ИТ‑решения, позволяющие контролировать каждый
этап обработки судебных данных. Только комплексный подход позволит
снизить риски раскрытия конфиденциальной информации и обеспечить законность
использования данных в проектах искусственного интеллекта.
Дата публикации: