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-témacímkék az ISO Open Data nyílt ismertetőjén alapuló szerkesztői besorolások.
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 jelölöm.
A keresőszó a megosztható webcím része lesz. Ne írj ide személyes vagy bizalmas adatot.
EU-s jogszabályok
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2024/1689 rendelete (a mesterséges intelligenciáról szóló rendelet)
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. 2026.11.02-i újraellenőrzés: Az EUR-Lex robotellenőrzést kért; az aktuális egységes jogszabályszöveg közvetlen ellenőrzése nyitott. A Bizottság alkalmazási idővonala külön olvasható volt, de nem helyettesíti a jogszabályt.
Jogszabály éve: 2024
Ellenőrzés köre: A hivatalos oldal robotellenőrzés miatt nem volt újraolvasható. A korábbi ellenőrzési eredményt megőriztem; ez nem bizonyít tartós linkhibát, visszavonást vagy új változat hiányát. A korábbi forrásellenőrzés dátuma: 2026-10-18.
Európai Unió
Digital Omnibus on AI
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 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)
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. 2026.11.02-i újraellenőrzés: Az EUR-Lex robotellenőrzést kért; a jogi aktus aktuális szövegét nem sikerült újraolvasni. A bizottsági idővonal közvetett megerősítés, nem közvetlen jogszabály-ellenőrzés.
Jogszabály éve: 2026
Ellenőrzés köre: A hivatalos oldal robotellenőrzés miatt nem volt újraolvasható. A korábbi ellenőrzési eredményt megőriztem; ez nem bizonyít tartós linkhibát, visszavonást vagy új változat hiányát. A korábbi forrásellenőrzés dátuma: 2026-10-18.
Magyar jogszabályok
Magyarország
Magyar AI Act végrehajtási törvény
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 2025. évi LXXV. törvény – az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendeletének magyarországi végrehajtásáról
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 jegyzéken belüli adatok és hivatkozás áttekintve, de az NJT automatizált újrafeldolgozása a jelen audit forráshasználati köréből kimaradt. Az aktuális egységes szöveg és módosítások újraellenőrzése nyitott. A korábbi, 2026.10.13-i forrásellenőrzési dátumot megőriztem.
Magyarország
344/2025. Korm. rendelet
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 344/2025. (X. 31.) Korm. rendelet – a 2025. évi LXXV. törvény végrehajtásáról
magyar végrehajtáshatóságbírságmegfelelőségértékelés
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.10.02-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. Az 5. § (1) e) pontját a 224/2026. (X. 1.) Korm. rendelet 7. §-a hatályon kívül helyezte; ez nem módosítja az 1. § itt ismertetett hatósági kijelöléseit.
Jogszabály éve: 2025
Ellenőrzés köre: A jegyzéken belüli adatok és hivatkozás áttekintve, de az NJT automatizált újrafeldolgozása a jelen audit forráshasználati köréből kimaradt. Az aktuális egységes szöveg és módosítások újraellenőrzése nyitott. A korábbi, 2026.10.13-i forrásellenőrzési dátumot megőriztem.
Magyar Országgyűlés
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 2011. évi CXII. törvény – Infotv.
adatvédeleminformációszabadságszemélyes adatközérdekű adat
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.10.01-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 jegyzéken belüli adatok és hivatkozás áttekintve, de az NJT automatizált újrafeldolgozása a jelen audit forráshasználati köréből kimaradt. Az aktuális egységes szöveg és módosítások újraellenőrzése nyitott. A korábbi, 2026.10.13-i forrásellenőrzési dátumot megőriztem.
Magyar Országgyűlés
Magyar kiberbiztonsági törvény
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 2024. évi LXIX. törvény – Magyarország kiberbiztonságáról
kiberbiztonságNIS2információbiztonságreziliencia
Aktuális megjegyzés: Az NJT 2026.10.01-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 jegyzéken belüli adatok és hivatkozás áttekintve, de az NJT automatizált újrafeldolgozása a jelen audit forráshasználati köréből kimaradt. Az aktuális egységes szöveg és módosítások újraellenőrzése nyitott. A korábbi, 2026.10.13-i forrásellenőrzési dátumot megőriztem.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: AI Act Single Information Platform
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 hivatalos szolgáltatási oldal és tájékoztató funkciója ellenőrizve; nem jogforrás. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
AI Act alkalmazási idővonal
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: EU AI Act implementation timeline
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 hivatalos idővonal 2027.12.02-i és 2028.08.02-i high-risk mérföldkövei, valamint a 2026.12.02-i átmenet összevetve. Nem helyettesíti az EUR-Lex-ellenőrzést. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
AI-rendszer definíciós iránymutatás
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Bizottsági iránymutatás az AI-rendszer fogalmáról
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 2025.02.06-i kiadói közlemény, AI-rendszer-fogalom és nem kötelező iránymutatás jelleg összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
Tiltott AI-gyakorlatok iránymutatás
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Bizottsági iránymutatás a tiltott AI-gyakorlatokról
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 2025.02.04-i kiadói közlemény és a tiltott AI-gyakorlatokról szóló iránymutatás rendeltetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
Article 50 transparency guidelines
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of AI systems
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 2026.07.20-i közlemény és az Article 50 szerinti átláthatósági iránymutatás ismertetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság / AI Office
EU AI literacy repository
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Repository of AI literacy practices
AI literacyArticle 4képzéskompetencia
Aktuális megjegyzés: Gyakorlati példatár, nem megfelelőségi tanúsítás. A Bizottság áttekintő oldala 2026.10.13-án olvasható volt, és hangsúlyozza, hogy a példák követése nem eredményez automatikus megfelelőségi vélelmet. Az egyes gyakorlatokat és a külön keresőfelület működését nem ellenőriztem.
Nyilvántartási év (nem kiadási év): 2026
Ellenőrzés köre: A hivatalos AI literacy gyakorlatgyűjtemény és példatár-jelleg megerősítve; a szereplés önmagában nem megfelelőségi vélelem. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Artificial Intelligence Cybersecurity Challenges
securityAI threat landscapeéletciklussupply chain
Aktuális megjegyzés: Közzététel: 2020.12.15. Alapozó életciklus- és fenyegetési referencia; nem a teljes 2026-os fenyegetési helyzet leírása. 2026.11.02-i újraellenőrzés: A kiadói oldal beolvasása 429 választ adott. Ez hozzáférési korlát, nem bizonyított tartós linkhiba; az aktuális kiadói tartalom újraellenőrzése nyitott.
Nyilvántartott kiadási év: 2020
Ellenőrzés köre: A kiadói céloldal azonosító adatai, nyilvántartott státusza és rövid ismertetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit vagy valamennyi későbbi változat kizárása.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Securing Machine Learning Algorithms
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 2021.12.14-i kiadói adatlap és a gépi tanulási algoritmusok biztonságát tárgyaló leírás összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
ENISA
ENISA Multilayer Framework
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Multilayer Framework for Good Cybersecurity Practices for AI
securityAI-specifikus kiberbiztonságkockázatágazati védelem
Aktuális megjegyzés: ENISA-jelentés, közzétéve 2023.06.07.
Nyilvántartott kiadási év: 2023
Ellenőrzés köre: A 2023.06.07-i kiadói adatlap, valamint a háromrétegű AI-kiberbiztonsági megközelítés ismertetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
AI Act – uniós végrehajtási keret
Hivatalos útmutatóEUAktívNem kötelező tájékoztató
Bizottsági áttekintés az AI Office, a nemzeti hatóságok és az európai adatvédelmi biztos végrehajtási szerepéről.
Mire használható? Az uniós és nemzeti végrehajtási szerepek közötti eligazodást segíti; a magyar kijelölési szabályokkal együtt érdemes olvasni.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: The enforcement framework of the AI Act
AI Actvégrehajtáshatóságokgovernance
Aktuális megjegyzés: A kiadói oldal frissítési dátuma 2026.10.20. Ez tájékoztató oldal, nem új jogszabály vagy kötelező jogértelmezés. Az oldal frissítése önmagában nem bizonyít jogszabályváltozást; konkrét ügyben az alkalmazandó jogforrás az irányadó.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A Bizottság végrehajtási áttekintője, az AI Office és nemzeti hatóságok szerepmegosztásának rövid ismertetése összevetve; önálló jogi értelmezés nélkül. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
ENISA
ENISA – kiberbiztonság a frontier AI korszakában
Biztonsági útmutatóEUKiadottÖnkéntes szakmai referencia
Az ENISA jelentése a fejlett AI-képességek kiberbiztonsági következményeit és az érintett szereplők lehetséges válaszait tárgyalja.
Mire használható? AI-kiberkockázatok és védelmi felkészülés áttekintéséhez ad intézményi szakmai nézőpontot.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ENISA’s view on Cybersecurity in the Frontier AI Era
securityfrontier AIkiberbiztonságrisk
Aktuális megjegyzés: Megjelenés: 2026.07.07.; a térképre felvétel dátuma nem megjelenési dátum. A kiadói ismertetőt ellenőriztem, nem a teljes PDF-et. A javaslatok nem teljes körű kontrolljegyzékek és nem jelentenek tanúsítást.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A kiadói oldal ismét olvasható; a 2026.07.07-i frontier AI kiadvány alapadatai és ismertetése összevetve. Nem teljes körű kontrolljegyzék. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság / AI Office
AI-generated Content Transparency Code
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Code of Practice on Transparency of AI-generated Content
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 kiadói oldal ismét olvasható. Önkéntes, két részből álló kódex; az Article 50(2), (4), (5) támogatása és pozitív intézményi értékelése megerősíthető. A vélemények teljes szövegét és pontos dátumait ez a kör nem vizsgálta újra. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság / AI Office
GPAI 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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: General-Purpose AI Code of Practice
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 2025.07.10-i végleges GPAI-kódex három fejezete és önkéntes jellege összevetve a kiadói ismertetővel. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
CEN/CENELEC
EN 18286 – AI Act minőségirányítás
SzabványEUKiadott – bibliográfiai referenciaÖnkéntes
Csak bibliográfiai adat. Az azonosító és a kiadási adatok ellenőrzése nem terjed ki a teljes szabványszövegre.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: EN 18286:2026 – Artificial intelligence – Quality management system for EU AI Act regulatory purposes
Aktuális megjegyzés: Ellenőrizve: 2026.10.18. Az (EU) 2026/2274 végrehajtási határozat igazolja az EN 18286:2026 hivatkozásának 2026.10.14-i közzétételét az Európai Unió Hivatalos Lapjában. A szabványnak vagy részeinek való megfelelésből eredő megfelelőségi vélelem csak az általuk lefedett AI Act-követelményekre vonatkozik, nem jelent teljes körű AI Act-megfelelőséget. Ratifikáció (DOR): 2026.07.12.; elérhetőség (DAV): 2026.07.22. A teljes szabványszöveget nem ellenőriztem; ez továbbra is bibliográfiai rekord, a kapcsolódó jogi aktus célzott ellenőrzésével. Újraellenőrzési kísérlet, 2026.10.23.: A CEN/CENELEC-adatlap technikai beolvasása nem sikerült, az EUR-Lex robotellenőrzést kért. A korábbi ellenőrzési eredményt megőriztem; ez nem bizonyít tartós linkhibát, visszavonást vagy új változat hiányát. 2026.11.02-i újraellenőrzés: A CEN/CENELEC-adatlap beolvasása nem sikerült, az EUR-Lex robotellenőrzést kért. A 2026.10.18-i bibliográfiai és célzott jogi ellenőrzés eredménye megmarad; új közvetlen megerősítés nem történt.
Kiadás dátuma: 2026-07-22
Ellenőrzés köre: A kiadói alapadatok 2026.10.15-i ellenőrzését 2026.10.18-án az (EU) 2026/2274 végrehajtási határozat közvetlen EUR-Lex-ellenőrzésével egészítettem ki: (1), (5)–(6) preambulumbekezdés, 1–2. cikk és melléklet. A korábbi EUR-Lex-hozzáférési akadály megszűnt; nem tartós linkhiba volt. A teljes szabványszöveg ellenőrzése továbbra sem történt meg.
Metaadatforrás: CEN/CENELEC kiadói rekord. Kiadó: CEN/CENELEC. A szabványszöveg nem kerül újraközlésre.
European Commission / Public Buyers Community
EU MCC-AI
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: EU AI Model Contractual Clauses
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 hivatalos beszerzési kiadói oldalon a teljes és egyszerűsített modellkikötések, kommentár és AI Act-hez igazított rendeltetés megerősítve; valamennyi letölthető melléklet és fordítás nem került újraolvasásra. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
EU szerzői jogi konzultáció
KonzultációEUNyitott konzultációNem kötelező
Visszajelzésgyűjtés a technológia szerzői jogi hatásairól, benne a védett tartalmak AI-célú felhasználásáról.
Mire használható? A szakpolitikai előkészítés követésére; nem új jogszabály.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Európai Bizottság – technológia és szerzői jog: célzott konzultáció
szerzői joggeneratív AI
Aktuális megjegyzés: Közzétéve: 2026.09.29.; a kiadói közlemény frissítése: 2026.10.27. Aktuális véleményezési határidő: 2026.11.10. A korábban nyilvántartott 2026.11.03-i határidőt a kiadó frissített közleménye alapján javítottam.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.10.27-én frissített kiadói közlemény szerint a határidő 2026.11.10. A kártya helyes, a kezdőlapi november 3. elavult volt; javítva. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Európai Bizottság
High-risk besorolási iránymutatás – tervezet
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Bizottsági iránymutatás-tervezet a high-risk AI-rendszerek besorolásáról
high-riskmagas kockázatArticle 6Annex I
Aktuális megjegyzés: A Bizottság kiadói oldala továbbra is tervezetként hivatkozik rá. A meghirdetett konzultációs határidő 2026.07.23. volt. A rekord a közzétett státuszt és tárgyat ellenőrzi, nem a teljes tervezet valamennyi példáját.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A kiadó továbbra is iránymutatás-tervezetként mutatja; a július 23-i konzultáció lezárása nem jelent végleges kiadást. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Magyar kormányzati és hatósági tartalmak
Tudományos és Technológiai Minisztérium
MI Piacfelügyeleti Hatóság
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: MI Piacfelügyeleti Hatóság – hivatalos oldal
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 hatóság hivatalos bemutatkozó oldalán a szervezeti megnevezés és feladatleírás összevetve; önálló jogkörelemzés nélkül. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Magyarország Kormánya
Magyar MI Stratégia 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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiája 2025–2030
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 hivatalos kormányzati közzététel 2025–2030-as stratégiája és 2025.09.04-i kiadási adata összevetve. Végrehajtási eredményességet nem igazol. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Tudományos és Technológiai Minisztérium
TTM SZMSZ – 2/2026. utasítás
Szervezeti utasításHUKihirdetettBelső 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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: 2/2026. (IX. 21.) TTM utasítás a Tudományos és Technológiai Minisztérium Szervezeti és Működési Szabályzatáról
magyar végrehajtásMI piacfelügyelethatósági szervezet
Aktuális megjegyzés: Elsődleges forrás: Hivatalos Értesítő 2026/46., 3422. oldaltól. A rekord a kihirdetett szöveget ismerteti. A korábbi, 2026.10.13-i, NJT-alapú ellenőrzési állítást visszavontam. A belső feladatmegosztás leírása önmagában nem igazolja a tesztkörnyezet tényleges működését. 2026.11.02-i újraellenőrzés: A Hivatalos Értesítő 2026/46. kiadási adatai, a 3. §, az 1. melléklet 53–54. §-a és az 1. függelék 1.3.3.3–1.3.3.5. pontjainak a honlapon ismertetett feladatai ellenőrizhetők a kihirdetett PDF-ben. A későbbi módosítások és a jelenlegi egységes szöveg ellenőrzése nyitott. NJT-feldolgozás nem történt.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: Kizárólag a Hivatalos Értesítő 2026/46. (2026.09.21.) alapján: kiadási adatok, az utasítás 3. §-a és az 1. melléklet 53. §-ának kártyán ismertetett feladatai. A későbbi módosításokat és a jelenlegi egységes szöveget ez nem igazolja; NJT-feldolgozás nem történt.
Nemzetközi keretrendszerek és szabványok
FrameworkUSA / globálisKiadott – felülvizsgálat alattÖnkéntes
Önkéntesen alkalmazható AI-kockázatkezelési keret, amely a Govern, Map, Measure és Manage funkciók köré szervezi a tevékenységeket.
Mire használható? Önkéntes keretet ad az AI-kockázatok szervezeti kezelésének megtervezéséhez.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI Risk Management Framework 1.0
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: Az AI RMF 1.0 kiadói alapadatai és felülvizsgálat alatt álló jellege megerősítve; új végleges kiadás nem igazolódott az ellenőrzött oldalon. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 600-1 – Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile
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 NIST AI 600-1 azonosító, 2024.07.26-i kiadás és generatív AI-kockázati profil rendeltetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
NIST
NIST AI-benchmarkok statisztikai értékelése
Műszaki jelentésUSA / globálisKiadottÖnkéntes
Az AI-benchmarkok eredményeinek és bizonytalanságának statisztikai értékelését vizsgáló műszaki jelentés.
Mire használható? AI-modellek összehasonlításához és a teszteredmények megbízhatóságának értelmezéséhez ad módszertani alapot.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 800-3 – Expanding the AI Evaluation Toolbox with Statistical Models
értékelésbenchmarkstatisztikamérési bizonytalanság
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.02.17. DOI: 10.6028/NIST.AI.800-3. Megkülönbözteti a rögzített benchmarkon mért pontosságot a hasonló lehetséges tesztfeladatokra általánosítható pontosságtól, és statisztikai modellekkel vizsgálja a becslési bizonytalanságot. Forrás: Keller és mtsai. (2026), NIST. Saját rövid magyar ismertető; nem hivatalos fordítás és nem NIST-jóváhagyás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: NIST AI 800-3, 2026.02.17., DOI 10.6028/NIST.AI.800-3; cím, kiadási adat és a benchmark-bizonytalanságot tárgyaló absztrakt összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
NIST
NIST ARIA Evaluation Planning Manual
Profil / útmutatóUSA / globálisKiadottÖnkéntes
AI-rendszerek értékelésének megtervezését segítő kézikönyv, amely modelltesztelést, red teaminget és felhasználói tesztelést kapcsol össze.
Mire használható? Szervezetre és felhasználási esetre szabott AI-értékelések előkészítéséhez, a szükséges értékelési elemek és erőforrások áttekintéséhez használható.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 200-3 – ARIA Evaluation Planning Manual: Elements of ARIA-Style AI Evaluations
tesztelésértékelésred teamingkockázat
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.09.18. DOI: 10.6028/NIST.AI.200-3. Önálló, kiadott útmutató; nem a NIST AI 200-2 TEVV-Athlon tervezet új változata. Forrás: Jensen és mtsai. (2026), NIST. Saját rövid magyar ismertető; nem hivatalos fordítás és nem NIST-jóváhagyás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: NIST AI 200-3, 2026.09.18.; kiadott ARIA Evaluation Planning Manual. A modelltesztelési, red teaming és felhasználói értékelési rendeltetés összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: HUDERIA – risk and impact assessment of AI systems
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 CDNET 2026. október 21–23-i plenáris ülésén két további HUDERIA Model Componentet fogadott el: Stakeholder Engagement Process (SEP); Recommendations on Roles and Responsibilities in AI Project Lifecycle. A hivatalos hír dátuma 2026.10.23.; az elfogadás pontos napját a közlemény külön nem jelöli.
A COBRA-modell jóváhagyásának éve: 2026
Ellenőrzés köre: A módszertan 2025.02.26-i és a COBRA 2026.02.25-i jóváhagyása, valamint a CDNET 2026.10.21–23-i ülésén elfogadott SEP és Roles and Responsibilities komponensek címe összevetve. Október 23. a közlemény dátuma, az elfogadás pontos napja nincs külön megadva. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 100-2 E2025 – Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
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 2025. márciusi kiadás, az április 1-i javított változat és a június 3-i függő errata jelzése összevetve; a taxonómia teljes szövegét nem validáltam. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST SP 800-218A – Secure Software Development Practices for Generative AI and Dual-Use Foundation Models: An SSDF Community Profile
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 2024. júliusi kiadás és SSDF 1.1-hez kapcsolódó generatív AI fejlesztési profil rendeltetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 100-4 – Reducing Risks Posed by Synthetic Content: An Overview of Technical Approaches to Digital Content Transparency
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 2024.11.20-i kiadás és szintetikus tartalmak átláthatóságával kapcsolatos absztrakt összevetve; az oldalmódosítás dátuma nem új kiadás. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OECD/UNESCO
OECD/UNESCO – közszférás AI-eszköztár
Hivatalos útmutatóNemzetköziKiadottNem kötelező
Közszférás AI-bevezetést támogató útmutató irányítási megoldásokkal, kockázatkezelési szempontokkal és bevezetési életciklussal.
Mire használható? Közszférás AI-kezdeményezések előkészítéséhez, pilotjaihoz és felügyeletéhez.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: G7 Toolkit for Artificial Intelligence in the Public Sector
közszféragovernancekockázatkezelésbeszerzés
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2024.10.15. Nem kötelező nemzetközi útmutató; nem magyar jogi megfelelőségi kézikönyv. Az országpéldák a 2024-es kiadást tükrözik.
Nyilvántartott kiadási év: 2024
Ellenőrzés köre: A 2024.10.15-i OECD/UNESCO kiadvány, DOI 10.1787/421c1244-en alapadatai és közszektori rendeltetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Forrásmegjelölés: OECD/UNESCO (2024), G7 Toolkit for Artificial Intelligence in the Public Sector, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/421c1244-en. CC BY 4.0. Saját, rövidített magyar ismertető; nem hivatalos fordítás. Átdolgozási és forráshasználati nyilatkozat.
Financial Stability Board (FSB)
FSB – 12 gyakorlat a felelős AI-bevezetéshez
Hivatalos útmutatóGlobálisKiadottNem kötelező szakmai ajánlás
Pénzügyi intézményeknek szóló, 12 gyakorlatot összefogó végleges jelentés a szervezeti AI-irányításról és az AI-életciklus kockázatainak kezeléséről. Kitér a vezetői felelősségre, az adatkezelési keretekre, az emberi felügyeletre és a külső AI-szolgáltatóktól való függőségre.
Mire használható? Pénzügyi intézmények AI-irányítási és kockázatkezelési kereteinek áttekintéséhez. Más ágazatokban, így a közszférában való hasznosíthatósága szerkesztői relevanciaértékelés; külön alkalmazhatósági mérlegelést igényel.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Final report
AI-irányításkockázatkezelésátláthatóságkiberbiztonság
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.10.15. Nem jogszabály és nem AI Act-megfelelőségi igazolás. A felhasználások jelentőségének és kockázatának értékelése nem azonos az AI Act szerinti kockázati kategóriákkal. Forrás: Financial Stability Board; saját rövid magyar szerkesztői ismertető, nem hivatalos fordítás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.10.15-i végleges jelentés, 12 gyakorlat és pénzügyi intézményi célcsoport megerősítve; nem általános közszférás jogi követelmény. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
NIST CAISSI / NSA SISC / CISA
NIST / NSA / CISA – agentikus AI-incidenskezelés
Hivatalos útmutatóUSA / globálisKiadottÖnkéntes
Tíz önkéntes gyakorlatot rendez az előkészítés, észlelés, reagálás, helyreállítás és jelentés életciklusába. Elsősorban nagy képességű, korlátozott emberi felügyelettel működő AI-agentek képzését és értékelését végző szervezeteknek szól.
Mire használható? Agentikus rendszerek incidenskezelési felkészülésének és kontrollvesztési helyzeteinek áttekintéséhez. Általános szervezeti vagy közszektori alkalmazása külön relevanciaértékelést igényel.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Key Practices for Incident Readiness and Response in Super Intelligence Training and Evaluation
Securityincidenskezelésagentikus AI
Aktuális megjegyzés: Azonosító: PP-26-4396; Version 1.0; megjelenés: 2026.10.16. Közös NIST CAISSI, NSA SISC és CISA kiadvány. Nem jogszabály és nem megfelelőségi igazolás. A „Super Intelligence” a hivatalos cím része. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető; nem hivatalos fordítás.
Kiadás dátuma: 2026-10-16
Ellenőrzés köre: A NIST 2026.10.16-i közleménye és a PDF első két oldala ellenőrizve: PP-26-4396, Ver 1.0, három kiadó, tíz önkéntes gyakorlat és öt incidenskezelési szakasz. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OWASP GenAI Security Project
OWASP 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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: OWASP GenAI Security Project – LLM Top 10 2026
securityLLMgeneratív AI
Aktuális megjegyzés: A 2026-os kiadás közzétételi dátuma: 2026.08.03.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026-os LLM Top 10 kiadói ismertetője és 2026.08.03-i közzététele összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Threat frameworkGlobálisAktívÖnkéntes
AI-rendszereket érő támadási technikák és ellenlépések strukturált tudásbázisa.
Mire használható? AI-specifikus fenyegetésmodellezéshez, támadási forgatókönyvekhez és védelmi kontrollokhoz használható.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: MITRE ATLAS – Adversarial Threat Landscape for AI Systems
securityfenyegetésekadversarial AI
Aktuális megjegyzés: A hivatalos atlas-data tartalomkiadása v2026.10, közzétéve 2026.10.28. (22:55:06 UTC). A kiadási jegyzék alapján frissítve 2026.11.02-án. A tartalomverzió és az adatformátum verziója külön számozás; az egyes technikák és a dinamikus főoldal teljes vizsgálata nem történt meg.
Az ellenőrzött adattári kiadás éve: 2026
Ellenőrzés köre: Érdemi változás: a hivatalos atlas-data legújabb tartalomkiadása v2026.10, 2026.10.28. A kiadási jegyzék és GitHub kiadási metaadatok ellenőrizve; az egyes támadási technikák teljes ellenőrzése nélkül. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OWASP GenAI Security Project
OWASP Agentic Security
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: OWASP GenAI Security Project – Agentic AI Security Initiative
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: Az agentikus AI-biztonsági kezdeményezés kiadói oldala aktív; tudástárként és kezdeményezésként, nem önálló szabványként kezelve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
IMDA
Singapore Agentic AI Framework
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Model AI Governance Framework for Agentic AI – Version 1.5
agentic AIautonóm agentgovernanceemberi felügyelet
Aktuális megjegyzés: Az IMDA hivatalos oldaláról megnyitott PDF borítója szerint Version 1.5, megjelent 2026.05.20-án, frissítve 2026.06.05-én. A keret négy fő területe: a kockázatok előzetes körülhatárolása, az emberi felelősség, a technikai kontrollok és folyamatok, valamint a végfelhasználói felelősség. A kiadói oldalon az OpenClaw esettanulmány külön anyag. 2026.11.02-i újraellenőrzés: A kiadói oldal robotellenőrzése miatt a nyilvántartott verzió aktuális állapota nem volt közvetlenül újraellenőrizhető.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A hivatalos oldal robotellenőrzés miatt nem volt újraolvasható. A korábbi ellenőrzési eredményt megőriztem; ez nem bizonyít tartós linkhibát, visszavonást vagy új változat hiányát. A korábbi forrásellenőrzés dátuma: 2026-09-28.
OECD
OECD – agentic AI szervezeti tapasztalatok
MunkatanulmányNemzetköziKiadottNem kötelező
25 szervezet interjúira épülő munkatanulmány az AI-ügynökök bevezetéséről, irányításáról és kockázatairól.
Mire használható? Szervezeti kockázatok és emberi ellenőrzési pontok áttekintéséhez.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Agentic AI in organisations: Early insights from practitioner interviews
agentic AIgovernancekockázatemberi felügyelet
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.09.16. OECD Artificial Intelligence Papers, No. 65. Nem reprezentatív interjús kutatás; nem kötelező követelményrendszer vagy megfelelőségi igazolás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.09.16-i OECD AI Papers No. 65, DOI 10.1787/1257a26f-en kiadói alapadatai és szervezeti agentikus AI-ról szóló absztraktja összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Forrásmegjelölés: OECD (2026), Agentic AI in organisations: Early insights from practitioner interviews, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/1257a26f-en. CC BY 4.0. Saját, rövidített magyar ismertető; nem hivatalos fordítás. Átdolgozási és forráshasználati nyilatkozat.
OECD
OECD – az agentic AI fogalmi alapjai
MunkatanulmányNemzetköziKiadottNem kötelező
Az AI-ügynökök és az agentic AI fogalmait, közös jellemzőit és különbségeit rendszerező munkatanulmány.
Mire használható? Az autonóm és többügynökös rendszerekről szóló szakmai fogalomhasználat pontosításához.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: The agentic AI landscape and its conceptual foundations
agentic AIAI-ügynökökautonómiatöbbügynökös rendszerek
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.02.13. OECD Artificial Intelligence Papers, No. 56. Fogalmi elemzés, nem az AI Act jogi definíciójának helyettesítője és nem kötelező kontrollkatalógus.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.02.13-i OECD AI Papers No. 56, DOI 10.1787/396cf758-en kiadói alapadatai és agentikus AI-val kapcsolatos ismertetője összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Forrásmegjelölés: OECD (2026), The agentic AI landscape and its conceptual foundations, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/396cf758-en. CC BY 4.0. Saját, rövidített magyar ismertető; nem hivatalos fordítás. Átdolgozási és forráshasználati nyilatkozat.
OWASP
OWASP GenAI – keretrendszer-megfeleltetések
Kódex / gyakorlati eszközGlobálisAktívÖnkéntes közösségi eszköz
Interaktív navigációs eszköz generatív-AI biztonsági keretrendszerek és kontrollok közötti kapcsolatok keresésére.
Mire használható? Megfeleltetési munka kiindulópontja lehet, de a javasolt kapcsolatokat használat előtt egyedileg ellenőrizni kell.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: GenAI Security Industry Framework Crosswalk
securitycrosswalkGenAIkontrollok
Aktuális megjegyzés: Kiadói bejegyzés: 2026.09.01. FONTOS: az eszköz figyelmeztetése szerint a megfeleltetések nem ellenőrzöttek, amíg név szerint megjelölt felülvizsgáló nem igazolja őket; egyes hivatkozások csak jelöltek. Ez nem igazolt jogi vagy szabványmegfelelőség. A kiadói oldalt és ezt a korlátozást ellenőriztem, nem a megfeleltetések helyességét. Kontrolltáblázatot vagy szabványszöveget nem vettem át.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.09.01-i kiadói ismertető 51 sérülékenységet és 25 keretrendszert jelez. A tényleges megfeleltetések egyenkénti validálása nem történt meg. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OECD
OECD Government Unstuck – közszektor és agentikus MI
Szakpolitikai jelentésGlobálisKiadottNem kötelező szakmai háttéranyag
Átfogó jelentés a kormányzati működés megújításáról; külön foglalkozik az agentikus MI közszolgáltatási alkalmazásával és irányításával.
Mire használható? Az MI-ügynökök műveleti jogosultságainak, emberi jóváhagyási pontjainak, nyomon követhetőségének és felügyeletének megtervezéséhez ad közszektori szempontokat.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Government Unstuck: The Next Frontier of Government Transformation
közszektordigitális kormányzásagentikus MIAI-irányítás
Aktuális megjegyzés: Forrás: OECD (2026), Government Unstuck: The Next Frontier of Government Transformation, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/464c0cff-en. A jelentés átfogó kormányzati modernizációs háttéranyag; nem önálló agentikus MI-szabvány. A 2.2. szövegdoboz a jogszerűség, elszámoltathatóság, nyomon követhetőség, emberi felügyelet és jogorvoslat szempontjait emeli ki. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető, nem hivatalos fordítás; nem jelent OECD-jóváhagyást.
Kiadás dátuma: 2026-10-12
Ellenőrzés köre: A 2026.10.12-i kiadói adatlap és a 2. fejezet 2.2. szövegdoboza ellenőrizve: agentikus MI, cselekvési jogosultságok, jóváhagyási pontok és emberi felügyelet. Nem végrehajtott nemzeti megfelelés igazolása. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OECD
OECD – AI-adatvédelem és felhasználói kontroll
Szakpolitikai elemzésNemzetköziKiadottNem kötelező
A generatív AI-interakciók és a webes adatgyűjtés adatvédelmi kérdéseit vizsgálja, különös tekintettel a felhasználói kontrollra, az átláthatóságra és az adatvédelmet támogató technológiákra.
Mire használható? AI-eszközök adatkezelésének, felhasználói tájékoztatásának és kontrolllehetőségeinek áttekintéséhez ad szakpolitikai szempontokat.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Enhancing user control and privacy protections in the context of AI
adatvédelemadatkormányzásátláthatósággeneratív AI
Aktuális megjegyzés: OECD (2026), Enhancing user control and privacy protections in the context of AI, OECD Policy Briefs, No. 68, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/e0bd9a46-en. Nem jogszabály, és nem igazol AI Act-megfelelést. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető; nem hivatalos fordítás és nem jelent OECD-jóváhagyást.
Kiadás dátuma: 2026-10-15
Ellenőrzés köre: OECD Policy Briefs No. 68, 2026.10.15., DOI 10.1787/e0bd9a46-en; adatvédelmi és felhasználói kontrollt tárgyaló ismertető összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OECD
OECD – AI-számítási kapacitások biztosítása
Szakpolitikai elemzésNemzetköziKiadottNem kötelező
Az AI-számítási kapacitások biztosítására irányuló kormányzati megközelítéseket tekinti át, beleértve a hozzáférést, a hazai kapacitásokat és a stratégiai rezilienciát.
Mire használható? Közszektori AI-infrastruktúra és kapacitásstratégia tervezéséhez használható háttéranyag; témája túlmutat az informatikai biztonságon.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Securing AI compute: Government policy approaches
AI-infrastruktúraszámítási kapacitásrezilienciaközpolitika
Aktuális megjegyzés: OECD (2026), Securing AI compute: Government policy approaches, OECD Policy Briefs, No. 67, OECD Publishing, Paris. DOI: 10.1787/7f96dc99-en. Nem jogszabály, és nem igazol AI Act-megfelelést. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető; nem hivatalos fordítás és nem jelent OECD-jóváhagyást.
Kiadás dátuma: 2026-10-13
Ellenőrzés köre: OECD Policy Briefs No. 67, 2026.10.13., DOI 10.1787/7f96dc99-en; AI számítási kapacitás biztonsága és rezilienciája. A tárgy tágabb a kiberbiztonságnál. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OWASP GenAI Security Project
OWASP GenAI Red Teaming Manual
Profil / útmutatóGlobálisKiadottÖnkéntes
Gyakorlati útmutató generatív AI-modellek, alkalmazások, multimodális felületek és AI-agentek biztonsági teszteléséhez.
Mire használható? Red teaming vizsgálatok tervezéséhez, megismételhető megállapítások és javítási feladatok kialakításához.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: GenAI Red Teaming Manual Version 1.0
securityred teamingtesztelésagentic AI
Aktuális megjegyzés: Kiadói közzététel: 2026.10.20.; Version 1.0. Nyolclépcsős módszertan a tervezéstől a javításig. Önkéntes szakmai útmutató, nem jogszabály és nem megfelelőségi igazolás. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető; nem hivatalos fordítás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.10.20-i kiadói adatlap, Version 1.0 és nyolcfázisú red teaming megközelítés ismertetése összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OWASP GenAI Security Project
OWASP LLM Exploit Generation Guide 2.0
Profil / útmutatóGlobálisKiadottÖnkéntes szakmai útmutató
Az ember által irányított és az autonóm AI-alapú támadási megközelítéseket összehasonlító szakmai jelentés, védekezési tanulságokkal.
Mire használható? AI-val támogatott fenyegetések értékeléséhez, észlelési szempontok és tesztelési elvárások kialakításához.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: LLM Exploit Generation — Phase 2: Agentic vs. Classic Offensive Approaches, Version 1.0
securitythreat intelligenceagentic AItesztelés
Aktuális megjegyzés: Kiadói közzététel: 2026.10.27. A kiadói oldal címe „LLM Exploit Generation Guide 2.0”; a PDF címlapján „LLM Exploit Generation — Phase 2: Agentic vs. Classic Offensive Approaches”, Version 1.0, October 2026 szerepel. A Guide 2.0 nem a PDF verziószáma. Nem jogszabály és nem megfelelőségi igazolás.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A 2026.10.27-i kiadói céloldal és a PDF 1–2. oldala újra ellenőrizve: Guide 2.0 weboldalcím, Version 1.0 dokumentumjelölés, CC BY-SA 4.0. A honlap generátora tévesen CC BY 4.0 feliratot és OECD-nyilatkozatot jelenített meg; javítva. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
Forrásmegjelölés: OWASP GenAI Security Project (2026), LLM Exploit Generation — Phase 2. Saját rövid magyar szerkesztői ismertető és átdolgozás, CC BY-SA 4.0 alatt; nem hivatalos fordítás és nem OWASP-jóváhagyás. CC BY-SA 4.0. Saját, rövidített magyar ismertető; nem hivatalos fordítás.
NIST National Cybersecurity Center of Excellence
NIST PPFL – tesztkörnyezet és adatkészlet
Technikai tesztkörnyezet / adatkészletUSA / globálisKiadottÖnkéntes technikai eszköz
Nyílt forrású tesztkörnyezet és rendezett benchmark-adatkészlet a federált tanulás és a differenciális adatvédelem különböző beállításainak összehasonlításához.
Mire használható? Az adatvédelmi beállítások és a modell hasznossága közötti kompromisszumok kísérleti vizsgálatához. A federált tanulási elrendezés a résztvevőknél tartott tanítási adatokkal is vizsgálható.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: Privacy-Preserving Federated Learning (PPFL) Testbed and Curated Dataset
adatvédelemPETfederált tanulástesztelés
Aktuális megjegyzés: A NIST NCCoE közleménye 2026.10.29-én jelent meg. A bemutatott benchmark nyilvános szója-genomikai adatokon alapul; nem valós érzékeny személyes adatokon elért megfelelőségi igazolás. A federált tanulás önmagában nem garantál adatvédelmet. Nem jogszabály, nem útmutató és nem tanúsítás. A kódot és a modelleket ebben az ellenőrzésben nem futtattam; az adatkészlet teljes tartalmát és külön felhasználási feltételeit nem ellenőriztem.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A NIST közleményének címe, dátuma, kiadója és ismertetője, a hivatalos PETs-oldal, valamint a kódtár README és NIST szoftverlicence ellenőrizve. Az adatkatalógusra mutató hivatalos kapcsolat azonosítva; nem műszaki teljesítmény-, biztonsági vagy adatkészlet-audit. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
OWASP GenAI Security Project
OWASP GenAI adatbiztonság – v2, 1. rész
Biztonsági útmutatóGlobálisKiadottÖnkéntes szakmai útmutató
Egy 12 részes gyakorlati útmutatósorozat első része: GenAI-adatbiztonsági alapelvek és AI-DSPM (AI Data Security Posture Management) program kialakítása.
Mire használható? Adatbiztonsági felelősségek, bevezetési ütemezés és működési mutatók tervezéséhez. A példacélértékeket a saját környezethez kell igazítani.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: GenAI Data Security Best Practices v2 – Part1
securityadatbiztonságGenAIAI-DSPM
Aktuális megjegyzés: Kiadói közzététel: 2026.11.03.; a PDF címlapja: Version 2.0 – PART 1, October 2026 (45 oldal, 1–3. fejezet). A GenAI Data Security Risks and Mitigations 2026 kiegészítője. Nem a teljes sorozat, nem jogszabály és nem megfelelőségi tanúsítás. A jogi dátumhivatkozások és megfeleltetések külön ellenőrzést igényelnek.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: Kiadói adatlap, PDF-címlap és licencoldal, sorozatleírás, tartalomjegyzék és célzott AI-DSPM-részletek összevetve. Nem teljes dokumentumszöveg-audit; a jogi megfeleltetések és műszaki kontrollok helyességét nem validáltam.
Forrásmegjelölés: OWASP GenAI Security Project (2026), GenAI Data Security Best Practices v2 – Part1. Saját rövid magyar ismertető és átdolgozás, CC BY-SA 4.0 alatt; nem OWASP-jóváhagyás. CC BY-SA 4.0. Saját, rövidített magyar ismertető; nem hivatalos fordítás.
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.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST AI 200-2 – TEVV-Athlon Framework for Evaluating AI Systems
tesztelésTEVVértékelésvalidation
Aktuális megjegyzés: Initial Public Draft, meghirdetés: 2026.08.07. A meghirdetett észrevételezési határidő 2026.10.06-án lejárt. A NIST kiadói oldala a 2026.10.13-i ellenőrzéskor továbbra is tervezetként közli; a határidő lejárta nem jelent végleges kiadást.
Nyilvántartott kiadási év: 2026
Ellenőrzés köre: A NIST AI 200-2 továbbra is initial public draft; 2026.08.07-i közzététel, október 6-i konzultációs határidő. A határidő lejárta nem véglegesítés. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
NIST
NIST DevSecOps-frissítés
Profil / útmutatóUSA / globálisTervezetÖnkéntes
Frissült az élő projektanyag SSDF-megfeleltetése és AI-része.
Mire használható? Biztonságos szoftverfejlesztési gyakorlatok és AI-kockázatok áttekintésére.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: NIST NCCoE – DevSecOps Practices: 2026. szeptemberi frissítés
DevSecOpsSSDFagentic AI
Aktuális megjegyzés: Frissítés: 2026.09.24.; véleményezés: 2026.11.09-ig. Szerkesztői ellenőrzés 2026.10.02.: a kiadói projektoldal és a közlemény címe „Super Intelligence”, illetve „Agentic SI” megnevezést használ; a korábbi agentic-ai közlemény-URL az agentic-si címre irányít át. A közlemény törzsében továbbra is szerepel „Agentic AI” és „artificial intelligence” is. A státusz továbbra is „Soliciting Comments”, a határidő változatlan. A teljes projektanyag tartalmi változatlanságát nem ellenőriztem verzió-összehasonlítással; az ismertetőt nem neveztem át SI-re. A Build 3 agentes megvalósítása továbbra is tervezett, nem kész eredmény.
Az ellenőrzött frissítés éve: 2026
Ellenőrzés köre: A DevSecOps-projekt kiadói ismertetője szerint a véleményezés határideje 2026.11.09.; a Build 3 tervezett, nem befejezett kiadás. Nem teljes dokumentumszöveg-audit.
ISO/IEC
ISO/IEC 42001:2023 – AI-irányítási rendszer
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes / tanúsítható
Szervezeti AI-irányítási rendszer kialakításával, működtetésével és folyamatos fejlesztésével foglalkozó követelményszabvány.
Mire használható? Az AI-irányítás szervezeti kereteinek megtervezéséhez és az irányítási rendszerrel kapcsolatos tájékozódáshoz.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 42001:2023 – Information technology — Artificial intelligence — Management system
AI-irányításirányítási rendszer
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2023-12-18
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 42005:2025 – AI-hatásvizsgálat
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Útmutató az AI-rendszerek egyénekre és társadalomra gyakorolt hatásainak vizsgálatához, annak időzítéséhez, dokumentálásához és az AI-kockázatkezeléshez való kapcsolásához.
Mire használható? AI-hatásvizsgálati folyamat kialakításának előkészítéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 42005:2025 – Information technology — Artificial intelligence (AI) — AI system impact assessment
hatásvizsgálatkockázatkezelés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2025-05-28
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 23894:2023 – AI-kockázatkezelés
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Útmutató az AI-hoz kapcsolódó kockázatok kezeléséhez és a kockázatkezelés szervezeti AI-tevékenységekbe történő beépítéséhez.
Mire használható? Az AI-kockázatkezelési folyamat megtervezéséhez és szervezeti illesztéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 23894:2023 – Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management
kockázatkezelés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2023-02-06
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 38507:2022 – Az AI vezetői irányítása
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az AI alkalmazásának szervezeti irányításához ad útmutatást az irányító testületeknek, vezetőknek és más érintetteknek; köz- és magánszervezetekre is kiterjed.
Mire használható? Vezetői AI-irányítási feladatok és döntési szempontok áttekintéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 38507:2022 – Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations
AI-irányításvezetői felelősség
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2022-04-08
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5338:2023 – AI-életciklus-folyamatok
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az AI-rendszerek életciklusát leíró folyamatokat és fogalmakat rendezi egységes keretbe, ideértve a fejlesztés és beszerzés szervezeti folyamatait.
Mire használható? AI-fejlesztési vagy beszerzési folyamatok életciklus-szemléletű tervezéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5338:2023 – Information technology — Artificial intelligence — AI system life cycle processes
életciklusbeszerzés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2023-12-20
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 27001:2022 – Információbiztonsági irányítás
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes / tanúsítható
Információbiztonsági irányítási rendszer kialakításának és folyamatos fejlesztésének követelményeit tartalmazza, a szervezeti információbiztonsági kockázatok értékelésével és kezelésével együtt.
Mire használható? Az AI-kezdeményezések információbiztonsági irányítási környezetének áttekintéséhez; nem AI-specifikus szabvány.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 27001:2022 – Information security, cybersecurity and privacy protection — Information security management systems — Requirements
információbiztonságkockázatkezelés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás. A kapcsolódó ISO/IEC 27001:2022/Amd 1:2024 bibliográfiai adatai 2026.10.18-án az ISO Open Data alapján újraellenőrizve: azonosító 88435; megjelenés 2024.02.23.; státusz 60.60. A módosítás teljes szövegét nem vizsgáltam.
Kiadás dátuma: 2022-10-25
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 42006:2025 – AI-irányítási rendszerek tanúsítása
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes / akkreditációs és tanúsítási ökoszisztéma
Az ISO/IEC 42001 szerinti AI-irányítási rendszereket auditáló és tanúsító szervezetekre vonatkozó kiegészítő követelményekkel foglalkozik.
Mire használható? A tanúsító szervezetek szerepének és a tanúsítás kereteinek megértéséhez; nem az AI-rendszerek terméktanúsítási szabványa.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 42006:2025 – Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems
auditmegfelelőségértékelés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2025-07-07
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 22989:2022 – AI-fogalmak és terminológia
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az AI fogalmait és szakkifejezéseit rendszerezi, támogatva a különböző érintettek közötti egységes szakmai kommunikációt.
Mire használható? Közös AI-fogalomtár és következetes szervezeti szóhasználat kialakításának előkészítéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 22989:2022 – Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology
AI-fogalmakterminológia
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás. Korábbi, 2026.10.13-i megjegyzés: A nyílt adatbázis FDAmd 1 és CD Amd 2 tervezetet is felsorol; ezeket nem tekintem kiadott módosításnak.
Kiadás dátuma: 2022-07-19
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 23053:2022 – Gépi tanulásra épülő AI-rendszerek
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Általános keretet ad a gépi tanulást alkalmazó AI-rendszerek összetevőinek és az AI-ökoszisztémában betöltött funkcióinak leírásához.
Mire használható? AI-rendszerarchitektúrák és rendszerösszetevők közös értelmezéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 23053:2022 – Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML)
gépi tanulásrendszerarchitektúra
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás. Korábbi, 2026.10.13-i megjegyzés: A nyílt adatbázis FDAmd 1 és AWI Amd 2 tervezetet is felsorol; ezeket nem tekintem kiadott módosításnak.
Kiadás dátuma: 2022-06-20
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC TR 24028:2020 – Megbízható AI
Műszaki jelentésNemzetköziKiadottÖnkéntes
Áttekinti az AI megbízhatóságának szempontjait, többek között az átláthatóságot, magyarázhatóságot, irányíthatóságot és biztonságot. Nem határoz meg megbízhatósági szinteket.
Mire használható? A megbízható AI-val kapcsolatos szervezeti kérdések és kockázatok áttekintéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC TR 24028:2020 – Information technology — Artificial intelligence — Overview of trustworthiness in artificial intelligence
átláthatóságinformációbiztonságkockázatkezelés
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2020-05-28
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-1:2024 – Adatminőség: alapfogalmak
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az analitikához és gépi tanuláshoz szükséges adatminőség alapfogalmait, példáit és az ISO/IEC 5259 sorozat részeinek kapcsolatát mutatja be.
Mire használható? Az adatminőségi szabványsorozatban való tájékozódáshoz és közös fogalmi alap kialakításához.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5259-1:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 1: Overview, terminology, and examples
adatminőséggépi tanulás
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-07-02
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 12792:2025 – AI-átláthatóság
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Rendszerezi azokat az információelemeket, amelyekkel az AI-rendszerek érintettjeinek átláthatósági igényei azonosíthatók és kezelhetők.
Mire használható? Az AI-rendszerekről nyújtandó tájékoztatás szempontjainak összegyűjtéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 12792:2025 – Information technology — Artificial intelligence (AI) — Transparency taxonomy of AI systems
átláthatóság
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2025-11-11
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC TS 12791:2024 – Nem kívánt torzítások kezelése
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Osztályozási és regressziós gépi tanulási feladatoknál fellépő nem kívánt torzításokkal, valamint az életciklus során alkalmazható mérséklési technikákkal foglalkozik.
Mire használható? A gépi tanulási torzítások kezelésével kapcsolatos szakmai tájékozódáshoz.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC TS 12791:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Treatment of unwanted bias in classification and regression machine learning tasks
torzításgépi tanulás
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-10-31
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC TS 8200:2024 – Automatizált AI irányíthatósága
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az automatizált AI-rendszerek irányíthatóságának alapelveit és megközelítéseit tárgyalja, ideértve az irányítás átadását és a verifikációs, validációs megközelítéseket.
Mire használható? Az irányíthatóság és az irányításátadás tervezési kérdéseinek áttekintéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC TS 8200:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Controllability of automated artificial intelligence systems
irányíthatóságvalidation
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-04-10
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5339:2024 – AI-alkalmazások tervezése
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Áttekintő útmutató az AI-alkalmazások környezetének, lehetőségeinek, érintettjeinek és fejlesztési, alkalmazási folyamatainak azonosításához.
Mire használható? AI-alkalmazási ötletek és szervezeti környezetük strukturált áttekintéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5339:2024 – Information technology — Artificial intelligence — Guidance for AI applications
AI-alkalmazásokéletciklus
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-01-15
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-2:2024 – Adatminőségi mérőszámok
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az analitika és a gépi tanulás adatminőségi modelljével, mérőszámaival és az adatminőségről szóló jelentéssel foglalkozik.
Mire használható? Adatminőségi mérések és beszámolók megtervezésének előkészítéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5259-2:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 2: Data quality measures
adatminőségmérőszámok
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-11-05
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-3:2024 – Adatminőség-menedzsment
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az analitikában és gépi tanulásban használt adatok minőségének kialakításához, fenntartásához és fejlesztéséhez ad követelményeket és útmutatást; nem részletes metrikakatalógus.
Mire használható? Szervezeti adatminőség-menedzsment kialakításához kapcsolódó tájékozódáshoz.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5259-3:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 3: Data quality management requirements and guidelines
adatminőségminőségmenedzsment
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-07-02
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-4:2024 – Adatminőségi folyamatok
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
A tanítási és értékelési adatok minőségét támogató szervezeti folyamatokat tárgyalja, többféle gépi tanulási megközelítésnél, az adatelőkészítéstől az adatok felhasználásáig.
Mire használható? Tanítási és értékelési adatfolyamatok, köztük az adatcímkézés tervezésének előkészítéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5259-4:2024 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 4: Data quality process framework
adatminőséggépi tanulás
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2024-07-15
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 5259-5:2025 – Adatminőség vezetői irányítása
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Vezetői irányítási keretet ad az analitika és gépi tanulás adatminőségi intézkedéseinek, menedzsmentjének és folyamatainak felügyeletéhez az adatéletciklus során.
Mire használható? Adatminőségi irányítási és felügyeleti feladatok áttekintéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 5259-5:2025 – Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 5: Data quality governance framework
adatminőségvezetői felelősség
Aktuális megjegyzés: Saját, rövid magyar ismertető az ISO Open Data alapján; nem hivatalos fordítás és nem megfelelőségi igazolás.
Kiadás dátuma: 2025-02-12
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
ISO/IEC
ISO/IEC 27090:2026 – AI-rendszerek biztonsága
SzabványNemzetköziKiadottÖnkéntes
Az AI-rendszerek sajátos biztonsági fenyegetéseivel, azok következményeivel, felismerésével és mérséklésével foglalkozik a teljes életciklus során. AI-t fejlesztő és használó szervezeteknek szól, a közszférát is beleértve.
Mire használható? AI-biztonsági kockázatok és fenyegetések áttekintéséhez, valamint a felismerési és védelmi intézkedések tervezésének előkészítéséhez.
Saját ismertető és témabesorolás · Forrás: ISO Open Data – ISO Deliverables Metadata · ODC-By 1.0. Kiadó: ISO.
Teljes cím, megjegyzések és ellenőrzés
Teljes cím: ISO/IEC 27090:2026 – Cybersecurity — Artificial intelligence (AI) — Addressing security threats and compromises to AI systems
információbiztonságkockázatkezelésAI-fenyegetések
Aktuális megjegyzés: Megjelent: 2026.10.14.; 1. kiadás. A 2026.10.21-i ISO Open Data állomány már 60.60 státuszt és a megjelenési dátumot is tartalmazza: a korábbi metaadat-késés megszűnt. A magyar ismertető a nyílt scope szerkesztői feldolgozása, nem hivatalos fordítás. A teljes szabványszöveget nem ellenőriztem; a hivatkozás nem jelent tanúsítást vagy AI Act-megfelelőséget.
Kiadás dátuma: 2026-10-14
Ellenőrzés köre: A 2026.11.02-án letöltött ISO Deliverables Metadata állomány metaadatai és nyílt scope mezője összevetve. Nem teljes szabványszöveg- vagy jogi megfelelőségvizsgálat; a letöltési dátum nem kiadási dátum.
Nincs találat a megadott szűrőkkel.