Az összes referencia alább olvasható. Az oldalon a böngésző keresőjével is kereshetsz.
A témacímkék tájékozódási szűrők, nem a források teljes körű besorolásai. Az ISO/IEC-rekordoknál a tartalmi témabesorolás szünetel.
A státuszcímke a forrás nyilvántartott állapotát mutatja. A külön feltüntetett újraellenőrzési eredmény csak a megjelölt dátumra és hatókörre vonatkozik; a korábban rögzített ellenőrzési dátum önmagában nem igazolja a jelenlegi állapotot. Az év mező jelentését a rekordnál külön jelöljük.
EU-s jogszabályok
Európai Unió
Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2024/1689 rendelete (a mesterséges intelligenciáról szóló rendelet)
JogszabályEUHatályos – módosítottKötelező
Az Európai Unió horizontális mesterségesintelligencia-szabályozása. Kockázatalapú kötelezettségeket ír elő az AI-rendszerek és egyes általános célú AI-modellek szereplői számára.
Mire használható? Alapvető jogi referenciapont az EU-ban AI-rendszert fejlesztő, forgalmazó vagy használó szervezetek számára.
jogkockázatátláthatósággovernance
Aktuális megjegyzés: Az EUR-Lex 2026.07.27-i konszolidált változatával és az (EU) 2026/1744 módosító rendelettel összevetve. Ellenőrzött kör: tárgy és hatály, AI-jártasság (4. cikk), átláthatóság (50. cikk), tesztkörnyezet (57. cikk), átmenetek és alkalmazási időpontok (111–113. cikk). A konszolidált szöveg tájékoztató eszköz; a Hivatalos Lapban kihirdetett jogszabály hiteles.
Jogszabály éve: 2024
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Európai Unió
Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2026/1744 rendelete (2026. július 8.) az (EU) 2024/1689, az (EU) 2018/1139 és az (EU) 2023/1230 rendeletnek a mesterséges intelligenciára vonatkozó harmonizált szabályok végrehajtásának egyszerűsítése tekintetében történő módosításáról (a mesterséges intelligenciáról szóló digitális omnibusz csomag) (EGT-vonatkozású szöveg)
JogszabályEUHatályosKötelező
A 2026-os módosító rendelet egyszerűsíti és több ponton átütemezi az AI Act végrehajtását. Többek között módosítja a nagy kockázatú rendszerek egyes követelményeinek alkalmazási időpontjait.
Mire használható? A 2024/1689 rendeletet már nem célszerű az eredeti 2024-es időzítéssel önmagában értelmezni; a 2026-os módosításokat is figyelembe kell venni.
AI Acthatáridőkmagas kockázategyszerűsítés
Aktuális megjegyzés: Kihirdetés: 2026.07.24.; hatálybalépés: 2026.07.27. (4. cikk). Az 1. cikk 40. pontja módosítja az AI Act 113. cikkét: a III. fejezet 1–3. szakasza – a 6. cikk (5) kivételével – a III. melléklet szerinti rendszereknél 2027.12.02-től, az I. melléklet szerinti rendszereknél 2028.08.02-től alkalmazandó. Az egyedi hatályt és átmeneteket külön kell vizsgálni.
Jogszabály éve: 2026
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Magyar jogszabályok
Magyarország
2025. évi LXXV. törvény – az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendeletének magyarországi végrehajtásáról
Magyar jogszabályHUHatályosKötelező
A magyar végrehajtási kereteket, hatósági rendszert, szankciós eljárásokat, a Magyar Mesterséges Intelligencia Tanács szerepét és az MI szabályozói tesztkörnyezet jogalapját rögzíti.
Mire használható? Magyarországi alkalmazásnál az uniós rendelet mellett ez adja a hazai intézményi és eljárási keretet.
magyar végrehajtáshatóságjogsandbox
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.08.02-i szövegállapotával összevetve. A 12. § szerint a fő szabályok 2025.12.01-től, a 3. § (2) és a 10. § 2026.08.02-től hatályosak. Az 5. § (1) pénzügyi hatásköri kivételt tartalmaz. A tesztkörnyezet jogalapja nem igazolja önmagában annak tényleges működését.
Jogszabály éve: 2025
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Magyarország
344/2025. (X. 31.) Korm. rendelet – a 2025. évi LXXV. törvény végrehajtásáról
Magyar jogszabályHUHatályosKötelező
Kijelöli a hazai MI bejelentő és piacfelügyeleti hatósági szerepeket, és részletes szabályokat ad a megfelelőségértékeléshez, piacfelügyelethez, bírságokhoz és a Magyar Mesterséges Intelligencia Tanácshoz.
Mire használható? A magyar hatósági struktúra és eljárási környezet gyakorlati megértéséhez elsődleges forrás.
magyar végrehajtáshatóságbírságmegfelelőségértékelés
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2025.12.02-i szövegállapotával összevetve. Az 1. § szerint a bejelentő hatóság a Nemzeti Akkreditáló Hatóság; a piacfelügyeleti és egyedüli kapcsolattartói feladatokra a vállalkozásfejlesztésért felelős miniszter kijelölt. A hatáskört a törvény ágazati kivételeivel együtt kell értelmezni; a működési szervezetet külön hatósági és TTM-forrás mutatja.
Jogszabály éve: 2025
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Magyar Országgyűlés
2011. évi CXII. törvény – Infotv.
Magyar jogszabályHUHatályosKötelező
Az információs önrendelkezési jog és az információszabadság magyar alapjogszabálya. AI-rendszerek alkalmazásánál különösen adatkezelési és közszféra-transzparencia kérdésekben releváns.
Mire használható? AI use case-eknél a személyes adatok, közérdekű adatok és hazai adatvédelmi intézményi környezet értékeléséhez kapcsolódó jogi réteg.
adatvédeleminformációszabadságszemélyes adatközérdekű adat
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.08.26-i szövegállapotának 1–2. §-ával összevetve. A GDPR hatálya alá tartozó adatkezelésnél az Infotv. a 2. § szerinti kiegészítésekkel együtt alkalmazandó; nem helyettesíti a GDPR-t.
Jogszabály éve: 2011
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Magyar Országgyűlés
2024. évi LXIX. törvény – Magyarország kiberbiztonságáról
Magyar jogszabályHUHatályosKötelező
A magyar kiberbiztonsági keret egyik alapjogszabálya, amely az elektronikus információs rendszerek védelmére és a kiemelt ágazatok rezilienciájára vonatkozó kötelezettségeket rendezi.
Mire használható? AI-rendszerek szervezeti és technikai biztonságát nem csak az AI Act, hanem a vonatkozó kiberbiztonsági kötelezettségek oldaláról is értékelni kell.
kiberbiztonságNIS2információbiztonságreziliencia
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.07.29-i szövegállapotának tárgya és szervezeti hatálya alapján ellenőrizve. Alkalmazhatóságát az 1. § és a mellékletek szerint kell meghatározni; az AI használata önmagában nem jelent automatikus hatály alá tartozást.
Jogszabály éve: 2024
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
EU-s útmutatók és szakmai anyagok
Európai Bizottság
AI Act Single Information Platform
Hivatalos útmutatóEUAktívTájékoztató
Az Európai Bizottság hivatalos tájékoztató és navigációs felülete az AI Act értelmezéséhez és alkalmazásához.
Mire használható? Elsődleges gyakorlati kiindulópont az AI Acthez kapcsolódó uniós tájékoztatásokhoz és FAQ-khoz.
AI Actguidancealkalmazhatóság
Aktuális megjegyzés: Működő bizottsági tájékoztató felület; a jogszabályszöveghez, idővonalhoz és gyakori kérdésekhez ad hozzáférést. Az egyes aloldalak eltérő frissítési idejét figyelembe kell venni.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság
EU AI Act implementation timeline
Hivatalos útmutatóEUAktívTájékoztató
A Bizottság frissített idővonala az AI Act fokozatos alkalmazásáról, már a 2026-os Digital Omnibus módosításait is figyelembe véve.
Mire használható? Határidők és alkalmazási dátumok gyors ellenőrzésére szolgáló hivatalos referencia.
AI ActhatáridőkDigital Omnibusalkalmazás
Aktuális megjegyzés: A mérföldkövek a 2026/1744 rendelettel is összevetve: 2026.08.02. az 50. cikk fő szabályainak kezdete; 2026.12.02. az új tiltások és a 2026.08.02. előtt piacra helyezett szintetikustartalom-generáló rendszerek szolgáltatóinak 50. cikk (2) szerinti átmenete. Tesztkörnyezet: 2027.08.02. Nagy kockázat: 2027.12.02. / 2028.08.02., az érintett szabály és besorolás szerint.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság
Bizottsági iránymutatás az AI-rendszer fogalmáról
Hivatalos útmutatóEUKiadottNem kötelező iránymutatás
Gyakorlati segítséget ad annak eldöntéséhez, hogy egy szoftverrendszer az AI Act szerinti AI-rendszernek minősül-e.
Mire használható? AI inventory és scope-vizsgálat előtt ez az egyik legfontosabb hivatalos értelmezési segédlet.
AI rendszer definícióscopeAI Actbesorolás
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2025.02.06. A kiadói oldal alapján a fogalmi hatály értelmezését segítő, nem kötelező útmutató; az AI Act aktuális szövegével együtt olvasandó.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság
Bizottsági iránymutatás a tiltott AI-gyakorlatokról
Hivatalos útmutatóEUKiadottNem kötelező iránymutatás
A 2025-ben kiadott útmutató a tiltott AI-gyakorlatok értelmezéséhez ad magyarázatokat és példákat.
Mire használható? Use case előszűréshez és tiltott felhasználások azonosításához releváns hivatalos segédlet.
tiltott AIArticle 5fundamental rightscompliance
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2025.02.04. Nem kötelező iránymutatás. A 2026/1744 rendelet későbbi, 2026.12.02-től alkalmazandó új tiltásait az aktuális jogszabályból kell ellenőrizni; a 2025-ös útmutató nem teljes körű ismertetése a később módosított 5. cikknek.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság
Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of AI systems
Hivatalos útmutatóEUKiadottNem kötelező iránymutatás
A 2026. július 20-án közzétett iránymutatás tisztázza az AI Act 50. cikke szerinti átláthatósági kötelezettségek hatályát a szolgáltatók és alkalmazók számára.
Mire használható? Chatbotok, AI-val generált vagy manipulált tartalmak, deepfake-ek, érzelemfelismerés és biometrikus kategorizálás megfelelőségi értékeléséhez elsődleges gyakorlati forrás.
Article 50átláthatóságchatbotdeepfake
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2026.07.20. Az 50. cikk fő szabályai 2026.08.02-től alkalmazandók. A 2026.08.02. előtt piacra helyezett, szintetikus tartalmat generáló rendszerek szolgáltatóira az 50. cikk (2) teljesítéséhez 2026.12.02-i átmeneti határidő vonatkozik (111. cikk (4)).
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság / AI Office
Repository of AI literacy practices
Hivatalos útmutatóEUAktívGyakorlati tájékoztató
Az Európai Bizottság kereshető gyakorlattára szervezetek AI-jártasságot fejlesztő kezdeményezéseit gyűjti össze.
Mire használható? AI literacy programok, képzési terv és szervezeti kompetenciafejlesztés kialakításához ad hivatalos gyakorlati példákat.
AI literacyArticle 4képzéskompetencia
Aktuális megjegyzés: Gyakorlati példatár, nem megfelelőségi tanúsítás. Az AI Act 4. cikkének 2026-ban módosított szövege az AI-jártasság fejlődését támogató intézkedéseket ír elő a szolgáltatóknak és alkalmazóknak.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
ENISA
Artificial Intelligence Cybersecurity Challenges
Biztonsági útmutatóEUKiadott – alapozó referenciaÖnkéntes szakmai referencia
Az ENISA AI cybersecurity jelentése életciklus-alapon térképezi fel az AI-ökoszisztéma eszközeit, fenyegetéseit, támadóit és biztonsági kihívásait.
Mire használható? AI threat modeling, security risk assessment és beszállítói/supply-chain kockázatok strukturált vizsgálatához használható uniós referencia.
securityAI threat landscapeéletciklussupply chain
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2020.12.15. Alapozó életciklus- és fenyegetési referencia; nem a teljes 2026-os fenyegetési helyzet leírása.
Nyilvántartott kiadási év: 2020
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
ENISA
Securing Machine Learning Algorithms
Biztonsági útmutatóEUKiadott – alapozó referenciaÖnkéntes szakmai referencia
Az ENISA jelentése a machine learning algoritmusokat érő fenyegetéseket – többek között data poisoning, adversarial attack és data exfiltration – és a kapcsolódó védelmi kontrollokat elemzi.
Mire használható? ML-specifikus technikai fenyegetések és security kontrollok azonosításához, threat modelinghoz és teszttervezéshez használható.
securitymachine learningdata poisoningadversarial attack
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2021.12.14. Alapozó gépi tanulási biztonsági referencia; új rendszereknél aktuális fenyegetési adatokkal egészítendő ki.
Nyilvántartott kiadási év: 2021
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
ENISA
Multilayer Framework for Good Cybersecurity Practices for AI
Biztonsági útmutatóEUKiadottÖnkéntes szakmai referencia
Három rétegben rendszerezi az AI-rendszerek kiberbiztonsági gyakorlatait: általános biztonsági alapok, AI-specifikus védelem és ágazati szempontok.
Mire használható? Biztonsági kockázatok és kontrollok tervezéséhez használható.
securityAI-specifikus kiberbiztonságkockázatágazati védelem
Aktuális megjegyzés: ENISA-jelentés, közzétéve 2023.06.07.
Nyilvántartott kiadási év: 2023
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság / AI Office
Code of Practice on Transparency of AI-generated Content
Kódex / gyakorlati eszközEUKiadottÖnkéntes
Önkéntes kódex az AI-generált és manipulált tartalmak jelöléséhez és közzétételi kötelezettségeihez. Külön részt tartalmaz a szolgáltatók és az alkalmazók számára.
Mire használható? Az Article 50(2), (4) és (5) szerinti kötelezettségek gyakorlati teljesítéséhez használható; a Bizottság és az AI Board megfelelő önkéntes eszköznek minősítette.
Article 50AI tartalomjelölésdeepfake
Aktuális megjegyzés: A Bizottság értékelése 2026.07.08-i, az AI Board értékelése 2026.07.09-i; a közlemény július 9-én jelent meg. A csatlakozás önkéntes és önmagában nem bizonyítja véglegesen a megfelelést.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság / AI Office
General-Purpose AI Code of Practice
Kódex / gyakorlati eszközEUKiadottÖnkéntes
Önkéntes kódex a general-purpose AI modellek szolgáltatóinak AI Act kötelezettségeihez. A fő fejezetek a transzparenciát, szerzői jogot, valamint a rendszerszintű kockázatú modelleknél a safety és security kérdéseket fedik le.
Mire használható? GPAI-modellszolgáltatói kötelezettségek gyakorlati teljesítéséhez és megfelelés bizonyításához releváns.
GPAImodellcopyrighttransparency
Aktuális megjegyzés: A Bizottság és az AI Board 2025.08.01-jén megfelelő önkéntes eszköznek minősítette. A kódexet független szakértők készítették több szereplő részvételével.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
European Commission / Public Buyers Community
EU AI Model Contractual Clauses
Kódex / gyakorlati eszközEUKiadottÖnkéntes
Az EU közbeszerzési közösségének frissített AI mintaszerződéses kikötései high-risk és nem high-risk AI beszerzésekhez, kommentárral és többnyelvű változatokkal.
Mire használható? AI-beszállítói szerződések, közbeszerzés és szerződéses kontrollok kialakításához használható gyakorlati referencia.
beszerzésszerződéshigh-riskbeszállító
Aktuális megjegyzés: A 2025.03.05-én közzétett mintakikötés-csomag a 2024.06.13-án elfogadott AI Acthez igazodik. A későbbi jogszabálymódosítások átvezetését ez az oldal nem igazolja.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európai Bizottság
Bizottsági iránymutatás-tervezet a high-risk AI-rendszerek besorolásáról
Hivatalos útmutatóEUTervezetNem kötelező tervezet
A Bizottság tervezete az AI Act 6. cikke szerinti high-risk besorolást és az Annex I/Annex III eseteket gyakorlati példákkal tisztázza.
Mire használható? High-risk scope és use case besorolás előkészítéséhez hasznos aktuális hivatalos referencia, de még nem végleges iránymutatás.
high-riskmagas kockázatArticle 6Annex I
Aktuális megjegyzés: A Bizottság kiadói és konzultációs oldala továbbra is tervezetként hivatkozik rá. A konzultáció 2026.07.23-án lezárult; a végleges változat elfogadását 2026 végére tervezik. A rekord a közzétett státuszt és tárgyat ellenőrzi, nem a teljes tervezet valamennyi példáját.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Magyar kormányzati és hatósági tartalmak
Tudományos és Technológiai Minisztérium
MI Piacfelügyeleti Hatóság – hivatalos oldal
Hatósági oldalHUAktívHivatalos tájékoztatás
A magyar MI piacfelügyeleti hatósági feladatok hivatalos tájékoztató felülete. A honlap szerint a Hatóság a Tudományos és Technológiai Minisztérium szervezeti egységeként működik.
Mire használható? Hatósági információkhoz, elérhetőséghez és a magyar végrehajtási környezet aktuális intézményi állapotához használható.
hatóságmagyar végrehajtáspiacfelügyeletkapcsolat
Aktuális megjegyzés: A hivatalos Rólunk oldal a Tudományos és Technológiai Minisztérium szervezeti egységeként, Mesterséges Intelligencia Piacfelügyeleti Hatósági Főosztály néven tünteti fel a Hatóságot. A szervezeti elhelyezkedés nem helyettesíti a jogszabály szerinti hatáskör vizsgálatát.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Magyarország Kormánya
Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiája 2025–2030
Stratégiai dokumentumHUKiadottStratégiai / nem kötelező
A 2025–2030 közötti magyar mesterségesintelligencia-stratégia hivatalos kormányzati dokumentuma, amely a hazai AI-fejlesztési és alkalmazási prioritásokat foglalja össze.
Mire használható? A magyar szabályozási és intézményi környezet mellett a nemzeti AI-politikai irányok és szervezeti prioritások megértéséhez használható.
stratégiamagyar végrehajtásadoptációközszféra
Aktuális megjegyzés: Kormányzati közzététel: 2025.09.04.; a dokumentumtár jelenleg az archivált Nemzetgazdasági Minisztérium alatt őrzi. A letölthető 2025–2030-as stratégia szakpolitikai forrás; a benne szereplő intézményi tervek nem bizonyítják a jelenlegi hatásköröket.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Tudományos és Technológiai Minisztérium
2/2026. (IX. 21.) TTM utasítás a Tudományos és Technológiai Minisztérium Szervezeti és Működési Szabályzatáról
Szervezeti utasításHUHatályosBelső szervezeti szabály
A TTM belső szervezeti szabályzata. Az 1. melléklet 53. §-a a mesterséges intelligenciáért felelős helyettes államtitkár stratégiai, adatpolitikai, AI Act végrehajtási és piacfelügyeleti feladatait rendezi.
Mire használható? A magyar AI Act végrehajtás minisztériumon belüli feladatmegosztásának követéséhez. Az utasítás önmagában nem ír elő közvetlen vállalkozási megfelelési kötelezettséget; a hatósági jogkör alapját külön jogszabályokkal együtt kell értelmezni.
magyar végrehajtásMI piacfelügyelethatósági szervezet
Aktuális megjegyzés: Hivatalos Értesítő 2026/46., 3422. oldal. A 3. § alapján főszabály szerint 2026.09.22-től hatályos; a 2. § külön módosításai 2026.10.01-től. Az 1. melléklet 53–54. §-a tartalmazza az MI-ért felelős helyettes államtitkár feladatait és az irányított főosztályokat. A belső szervezeti rendelkezés nem módosítja önmagában a külső hatásköri szabályokat.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A közzétett állítások és a megjegyzésben megjelölt rendelkezések az elsődleges jogszabályszöveggel összevetve.
Nemzetközi keretrendszerek és szabványok
NIST
NIST AI Risk Management Framework 1.0
FrameworkUSA / globálisKiadott – felülvizsgálat alattÖnkéntes
Önkéntesen alkalmazható AI-kockázatkezelési keret, amely a Govern, Map, Measure és Manage funkciók köré szervezi a tevékenységeket.
Mire használható? Gyakorlati, széles körben használt keretet ad AI-kockázatok szervezeti kezeléséhez.
kockázatgovernancetrustworthy AI
Aktuális megjegyzés: AI RMF 1.0: 2023.01.26. A NIST hivatalos oldala és a Playbook továbbra is folyamatban lévő felülvizsgálatot jelez; új végleges változatot ezek nem mutatnak.
Nyilvántartott kiadási év: 2023
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
NIST
NIST AI 600-1 – Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile
Profil / útmutatóUSA / globálisKiadottÖnkéntes
A NIST AI RMF generatív AI-ra fókuszáló profilja, amely a GenAI sajátos kockázatainak kezeléséhez ad gyakorlati támpontokat.
Mire használható? GenAI és LLM-alapú rendszerek kockázatkezelésénél releváns kiegészítő referencia.
generatív AIkockázattesztelés
Aktuális megjegyzés: A kiadói adatlap szerint 2024.07.26-án jelent meg; a generatív AI-ra alkalmazott AI RMF 1.0 kiegészítő profilja.
Nyilvántartott kiadási év: 2024
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
Európa Tanács
HUDERIA – risk and impact assessment of AI systems
Hivatalos útmutatóNemzetköziKiadottNem kötelező iránymutatás
Az Európa Tanács strukturált módszertana az AI-rendszerek emberi jogokra, demokráciára és jogállamiságra gyakorolt kockázatainak és hatásainak értékelésére.
Mire használható? Fundamental rights és társadalmi hatásvizsgálatokhoz, stakeholder engagementhez és mitigációs terv kialakításához használható.
hatásvizsgálatemberi jogokdemokráciajogállamiság
Aktuális megjegyzés: A HUDERIA Methodologyt a Miniszteri Bizottság 2025.02.26-án, a HUDERIA Model: COBRA-t 2026.02.25-én hagyta jóvá. Ezek önálló, nem kötelező útmutatók.
A COBRA-modell jóváhagyásának éve: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
NIST
NIST AI 100-2 E2025 – Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
Műszaki jelentésUSA / globálisKiadottÖnkéntes
Taxonómiát és közös terminológiát ad az adversarial machine learning támadásaihoz, életciklus-szakaszaihoz és mitigációihoz.
Mire használható? AI threat modeling, red teaming, security tesztelés és kockázatkezelési nyelvezet egységesítéséhez használható.
adversarial MLattack taxonomydata poisoningevasion
Aktuális megjegyzés: Végleges kiadás: 2025.03.24. A PDF javított változata: 2025.04.01. A 2025.06.03-i tervezési megjegyzés egy további, jövőbeli frissítésre jelzett hibáról szól.
Nyilvántartott kiadási év: 2025
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
NIST
NIST SP 800-218A – Secure Software Development Practices for Generative AI and Dual-Use Foundation Models: An SSDF Community Profile
Profil / útmutatóUSA / globálisKiadottÖnkéntes
Az SSDF 1.1 AI-specifikus közösségi profilja, amely GenAI- és dual-use foundation model fejlesztéshez egészíti ki a biztonságos szoftverfejlesztési gyakorlatokat.
Mire használható? Secure AI development lifecycle, beszállítói elvárások és fejlesztési bizonyítékok kialakításához használható.
secure developmentGenAIfoundation modelSSDF
Aktuális megjegyzés: A 2024.07.26-án véglegesített profil az NIST SP 800-218 (SSDF 1.1) mellett alkalmazandó.
Nyilvántartott kiadási év: 2024
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
NIST
NIST AI 100-4 – Reducing Risks Posed by Synthetic Content: An Overview of Technical Approaches to Digital Content Transparency
Műszaki jelentésUSA / globálisKiadottÖnkéntes
A szintetikus tartalmak kockázatainak csökkentésére szolgáló technikai megközelítéseket tekinti át, különös tekintettel a tartalmi eredetre, jelölésre és felismerésre.
Mire használható? AI-generált tartalmak átláthatósági, provenance- és technikai kontrolljainak tervezéséhez használható.
synthetic contentcontent provenancewatermarkingdetection
Aktuális megjegyzés: Kiadói adatlap: megjelenés 2024.11.20.; az adatlap frissítése 2026.04.08. A megjelenési év és az adatlap módosítási dátuma külön adat. A rekord a kiadói összefoglalóval összevetett.
Nyilvántartott kiadási év: 2024
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
OWASP GenAI Security Project
OWASP GenAI Security Project – LLM Top 10 2026
Biztonsági útmutatóGlobálisKiadottÖnkéntes
A nagy nyelvi modellekre épülő alkalmazások tipikus biztonsági kockázatait és támadási felületeit rendszerezi.
Mire használható? LLM-alkalmazások technikai kockázatértékeléséhez és biztonsági teszteléséhez hasznos.
securityLLMgeneratív AI
Aktuális megjegyzés: A 2026-os kiadás közzétételi dátuma: 2026.08.03.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
MITRE
MITRE ATLAS – Adversarial Threat Landscape for AI Systems
Threat frameworkGlobálisAktívÖnkéntes
AI-rendszereket érő támadási technikák és ellenlépések strukturált tudásbázisa.
Mire használható? AI-specifikus fenyegetésmodellezéshez, támadási forgatókönyvekhez és védelmi kontrollokhoz használható.
securityfenyegetésekadversarial AI
Aktuális megjegyzés: Az ATLAS honlapja nem adott kiolvasható tartalmat. A MITRE saját atlas-data adattárának kiadási jegyzéke és leírása alapján ellenőrzött: a legutóbbi jelzett kiadás v2026.09, megjelenése 2026.09.15. Az adattári tartalom verziója és a honlap megjelenítése eltérhet.
Az ellenőrzött adattári kiadás éve: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord adatai és ismertetése a kiadó saját adattárával összevetve.
OWASP GenAI Security Project
OWASP GenAI Security Project – Agentic AI Security Initiative
Szakmai kezdeményezés / tudástárGlobálisAktívÖnkéntes
Az OWASP Agentic Security Initiative autonóm és több lépéses AI-agent workflow-k sajátos fenyegetéseit, kontrolljait és security governance gyakorlatát dolgozza fel.
Mire használható? AI agentek, tool use, MCP-integrációk és autonóm workflow-k threat modelingjához és secure designjához használható.
securityagentic AIautonóm agentMCP
Aktuális megjegyzés: Folyamatosan bővülő kezdeményezés. A projektoldalon külön agentic Top 10 és MCP-biztonsági anyagok is elérhetők; az egyes dokumentumok saját verzióval rendelkeznek.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
IMDA
Model AI Governance Framework for Agentic AI – Version 1.5
FrameworkSzingapúr / globálisKiadottÖnkéntes
Governance-keretet ad önállóan tervező, döntő és cselekvő AI-agentek kockázatainak felelős kezeléséhez, a technikai és szervezeti kontrollokat együtt kezelve.
Mire használható? Agentic AI use case-ek jóváhagyásához, hatáskör-korlátozásához, felügyeletéhez és elszámoltathatóságához használható.
agentic AIautonóm agentgovernanceemberi felügyelet
Aktuális megjegyzés: Részleges ellenőrzés: a hivatalos IMDA-oldalak keresőben indexelt kivonatai igazolják a 2026.05.20-i frissítést és az 1.5-ös változatot. A közvetlen megnyitást robotellenőrzés akadályozta, ezért az aktuális teljes oldalt és az esetleges újabb verziót nem sikerült ellenőrizni.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: Indexelt hivatalos kivonat alapján; a közvetlen oldal és a legfrissebb változat ellenőrzése nyitott.
NIST
NIST AI 200-2 – TEVV-Athlon Framework for Evaluating AI Systems
FrameworkUSA / globálisTervezetNyilvános tervezet / önkéntes
A NIST 2026-os nyilvános tervezete rugalmas Test, Evaluation, Verification and Validation megközelítést ad AI-rendszerek valós működésének és eredményeinek értékeléséhez.
Mire használható? AI tesztelési és assurance programok tervezéséhez, mérési célok és értékelési események strukturálásához használható.
tesztelésTEVVértékelésvalidation
Aktuális megjegyzés: Initial Public Draft, meghirdetés: 2026.08.07.; észrevételezési határidő: 2026.10.06. A NIST oldala még tervezetként közli.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A rekord alapadatai, státusza és rövid ismertetése a hivatalos kiadói forrással összevetve.
ISO/IEC
ISO/IEC 42001:2023 – Information technology — Artificial intelligence — Management system
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes / tanúsítható
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2023-12-18
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 42005:2025 – Information technology — Artificial intelligence (AI) — AI system impact assessment
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2025-05-28
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 23894:2023 – Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2023-02-06
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 38507:2022 – Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2022-04-08
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5338:2023 – Information technology — Artificial intelligence — AI system life cycle processes
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2023-12-20
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 27001:2022 – Information security, cybersecurity and privacy protection — Information security management systems — Requirements
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes / tanúsítható
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki. Kapcsolódó kiadott módosítás: ISO/IEC 27001:2022/Amd 1:2024 (2024.02.23.).
Kiadás dátuma: 2022-10-25
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 42006:2025 – Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes / akkreditációs és tanúsítási ökoszisztéma
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2025-07-07
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 22989:2022 – Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki. A nyílt adatbázis FDAmd 1 és CD Amd 2 tervezetet is felsorol; ezeket nem tekintjük kiadott módosításnak.
Kiadás dátuma: 2022-07-19
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 23053:2022 – Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML)
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki. A nyílt adatbázis FDAmd 1 és AWI Amd 2 tervezetet is felsorol; ezeket nem tekintjük kiadott módosításnak.
Kiadás dátuma: 2022-06-20
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC TR 24028:2020 – Information technology — Artificial intelligence — Overview of trustworthiness in artificial intelligence
Műszaki jelentésNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2020-05-28
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-1:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 1: Overview, terminology, and examples
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-07-02
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 12792:2025 – Information technology — Artificial intelligence (AI) — Transparency taxonomy of AI systems
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2025-11-11
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC TS 12791:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Treatment of unwanted bias in classification and regression machine learning tasks
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-10-31
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC TS 8200:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Controllability of automated artificial intelligence systems
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-04-10
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5339:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Guidance for AI applications
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-01-15
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-2:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 2: Data quality measures
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-11-05
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-3:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 3: Data quality management requirements and guidelines
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-07-02
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-4:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 4: Data quality process framework
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2024-07-15
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-5:2025 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 5: Data quality governance framework
SzabványNemzetköziBibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Aktuális megjegyzés: Csak bibliográfiai adatok. A teljes szabványszöveg és az alkalmazási ajánlások ellenőrzésére nem terjed ki.
Kiadás dátuma: 2025-02-12
Ellenőrzés köre: Azonosító, hivatalos cím, kiadási dátum és kiadási státusz az ISO nyílt metaadat-adatbázisával összevetve.
Metaadatforrás: ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Nincs találat a megadott szűrőkkel.