Суть кейса

Короткий домен .com из одного слова сегодня почти невозможно найти свободным. На вторичном рынке такие имена стоят десятки тысяч долларов, а для бренда, который живет онлайн, свой домен со временем значит то же, что для обычного бизнеса адрес на главной улице города.

Клиент купил такой домен на открытой площадке в январе 2019 года. Компании, которая потом подала жалобу, тогда еще не существовало, как и ее товарного знака. В следующие годы клиент построил на этом имени собственный бренд и зарегистрировал на него товарный знак.

Команда практики Arbitration & IT Disputes REVERA law group представляла владельца домена в споре по процедуре UDRP. Жалобу подала компания из другой отрасли, которая зарегистрировала товарный знак, совпадающий с доменом, только в 2023 году.

Заявитель был уверен, что домен сменил владельца совсем недавно. Он опирался на технические изменения, которые сопровождали запуск проекта клиента в 2025 году: домен перешел на другие DNS-серверы и хостинг, а потом на нем появилась страница о скором запуске. Отсюда заявитель выводил и недобросовестную регистрацию, и намерение заработать на чужой известности, а работу клиента называл угрозой репутации своего бренда.

Ставки в таком споре высоки. UDRP — быстрая процедура: если арбитр решает передать домен, регистратор исполняет решение через десять рабочих дней, и остановить это можно только иском в суд. Вернуть премиальный домен, который уже ушел к другому владельцу, на практике почти невозможно.

Проигрыш стоил бы клиенту адреса, к которому привязаны его трафик и клиентская база, и денег, вложенных в запуск и продвижение. Бренд, который рынок уже знает под этим именем, пришлось бы фактически строить заново.

Действия, предпринятые командой REVERA law group

Мы с самого начала понимали, что спор решит дата покупки домена и доказывать ее придется документами. Поэтому первым делом восстановили историю владения доменом с момента сделки. Арбитр потом и сам назвал дату приобретения главным фактическим вопросом дела.

В отзыв вошли подтверждение покупки от доменной площадки, датированное 15 января 2019 года, и запись регистратора о том, что на следующий день домен появился в аккаунте клиента. Примерно тогда же клиент купил еще несколько доменов с тем же словом, и арбитр счел это дополнительным подтверждением даты. Из этих документов следовало, что домен перешел к клиенту задолго до появления компании заявителя и тем более до ее заявок на товарный знак. Технические изменения 2025 года, на которых держалась жалоба, объяснялись подготовкой и запуском проекта, а владелец домена все это время оставался прежним. Часть доказательств в нашу пользу нашлась в материалах самого заявителя: отчет DomainTools, который он приложил к жалобе, фиксировал смену регистратора в январе 2019 года и содержал снимок сайта от октября 2021 года с пометкой, что домен больше не продается.

Вторая линия защиты касалась того, как клиент использует домен. Он ведет лицензированный бизнес под собственным зарегистрированным товарным знаком, не копирует продукт заявителя и нигде на него не ссылается. Две компании из разных отраслей носят одно название, но само по себе такое совпадение не делает использование домена недобросовестным.

Отзыв готовили в сжатые сроки UDRP: правила дают на него 20 календарных дней, еще четыре мы получили по запросу. Позицию строили на сложившейся практике WIPO по доменам, купленным до появления прав заявителя. В таких делах арбитры, как правило, не признают регистрацию недобросовестной, если домен не покупали в расчете на будущий знак.

Результат

Арбитр WIPO отклонил жалобу. Он установил, что клиент купил домен 15 января 2019 года, то есть раньше, чем заявитель был зарегистрирован как компания, начал использовать название и подал заявки на товарный знак. В 2019 году клиент не мог метить в права заявителя, которых тогда еще не было, поэтому недобросовестной регистрации нет. Использование домена для лицензированного бизнеса под собственным знаком арбитр признал добросовестным предложением услуг: заявитель не представил даже prima facie доказательств обратного, а британский товарный знак клиента считается действительным, пока не доказано иное.

Довод о порочении бренда арбитр тоже отклонил: законный бизнес не порочит чужой бренд, даже если заявитель относится к нему неодобрительно. Не принял он и довод о privacy-сервисе. Сам по себе такой сервис не говорит о недобросовестности, тем более что контакты оператора открыто указаны на сайте.

Решение вынесено через шесть недель после официального начала процедуры, и все это время бизнес клиента работал в обычном режиме.

Особенности проекта

Процедуру UDRP создавали для защиты правообладателей от киберсквоттинга, и по статистике WIPO подавляющее большинство рассмотренных дел из года в год заканчивается передачей домена заявителю. Поэтому владельцу премиального домена удается его отстоять сравнительно редко, а отказ заявителю сразу по двум из трех условий UDRP встречается еще реже.

Товарный знак у заявителя был, и первое условие UDRP он выполнил без труда. Дело решило другое: права клиента на домен оказались старше прав заявителя на знак, и клиент смог доказать это документами.

Решение еще раз подтвердило два правила, о которых стоит помнить всем владельцам доменов. Для UDRP важна дата, когда домен получил нынешний владелец, а дата первоначальной регистрации домена (в этом деле 2016 год) сама по себе ничего не решает. Смена DNS-серверов, хостинга или содержимого сайта тоже не доказывает, что у домена появился новый владелец.

Для онлайн-бизнеса из этого следует простая вещь: домен, купленный честно и используемый добросовестно, можно отстоять даже против владельца зарегистрированного знака, если права на домен возникли раньше.

Что стоит учесть владельцам брендов

Сохраняйте документы о покупке доменов. Подтверждение сделки и переписку с площадкой стоит хранить годами вместе с выписками регистратора. В этом деле главным доказательством стало подтверждение покупки более чем семилетней давности.

Регистрируйте товарный знак до того, как бренд станет заметен. Арбитр исходил из того, что британский знак клиента действителен, и это помогло показать добросовестное использование домена. Чем раньше подана заявка, тем меньше у будущего заявителя поводов изображать вас недобросовестным приобретателем.

Отвечайте на претензии по существу. Хронология, раскрытая вовремя, нередко останавливает спор еще до подачи жалобы, и обеим сторонам не приходится тратить время и деньги на разбирательство.

Подключайте юристов с первого дня процедуры. На отзыв правила UDRP дают 20 календарных дней (и еще четыре по запросу), а дополнительные документы после отзыва арбитр принимает только по своему усмотрению. Поэтому отзыв фактически остается единственной возможностью убедить арбитра.

Почему клиенты выбирают REVERA

Доменными спорами практика Arbitration & IT Disputes REVERA law group занимается системно уже несколько лет. С начала 2026 года юристы REVERA представляли клиентов более чем в 150 процедурах, и 95% из них закончились передачей или аннулированием доменов, нарушавших права клиентов на интеллектуальную собственность.

Мы работаем на обеих сторонах спора. Чаще всего мы представляем правообладателей, которые возвращают себе домены, захваченные киберсквоттерами, поэтому хорошо знаем, какие доказательства убеждают арбитров и чего обычно не хватает жалобам. Этот опыт помогает находить слабые места в чужой жалобе и строить защиту владельца домена, как в описанном деле.

Команда умеет вести и сложные дела с несколькими доменами и ответчиками. В одном таком деле мы собрали в единую процедуру UDRP десять доменов нескольких ответчиков и добились передачи всех десяти клиенту. Заодно процедура помогла установить, кто стоит за нарушением, и у клиента появилась основа для взыскания убытков.

Этот опыт команда собрала в руководстве REVERA по процедуре UDRP, среди авторов которого есть и авторы этого кейса. В руководстве разобраны сроки и стоимость разбирательства, объединение нескольких доменов в одной жалобе и действия после отказа.

Мы ведем дело целиком: оцениваем перспективы, собираем доказательства, представляем клиента в WIPO и доводим решение до исполнения. Если одной процедуры мало, подключаем претензионную работу и оспаривание товарных знаков в EUIPO и национальных ведомствах, а при необходимости идем в суд в разных юрисдикциях. Среди наших клиентов IT- и e-commerce-бренды, разработчики игр и приложений, для которых домен — один из самых ценных активов бизнеса.

Авторы: Камаль Терехов, Глеб Шумилов, Станислав Тармола.

REVERA law group ведет споры о доменных именах по процедуре UDRP и защищает бренды в интернете, от оценки перспектив до представления интересов в WIPO.

The post UDRP-спор о премиальном домене .com: как REVERA отстояла домен клиента appeared first on revera.legal.

1. Экстерриториальность EU AI Act: ЕС — даже если вы не в ЕС

EU AI Act – первая в мире попытка системно урегулировать AI-системы и AI-продукты. И среди фаундеров по-прежнему живет одно и то же заблуждение: если компания не в ЕС, офис не в ЕС и инвесторы не в ЕС – значит, все это нас не касается.

На деле EU AI Act действует экстерриториально: закону всё равно, где зарегистрирована компания. Главный вопрос – доступен ли продукт пользователям в ЕС? Рынок ЕС – один из крупнейших в мире, и почти каждый стартап рассматривает его как приоритетный, поэтому ответ почти всегда «да». А значит, требования EU AI Act применяются и к вам.

2. Clearview AI: когда отсутствие присутствия в ЕС не спасает

Clearview AI – американская компания, которая скрапингом собрала миллиарды изображений лиц из общедоступных источников и продавала по этой базе поиск по лицу. Присутствия в ЕС у компании нет. Годами компания настаивала: клиенты – исключительно иностранные правоохранительные и разведывательные структуры, запросы приходят с иностранных IP-адресов, а значит, европейское право неприменимо в принципе. Регуляторы этот довод не приняли.

3. Четыре страны, четыре штрафа — и пока ещё по GDPR

Важный нюанс: всё это происходило в 2022-2024 годах, когда EU AI Act ещё не действовал, поэтому регуляторы оштрафовали компанию по GDPR. Италия – €20 млн (февраль 2022), Греция – €20 млн (июль 2022), Франция – €20 млн (октябрь 2022), Нидерланды – €30,5 млн (сентябрь 2024).

4. Что изменилось с EU AI Act

AI Act делит все AI-системы на четыре уровня риска, от минимального до полностью запрещённых практик. Массовый скрапинг лиц из интернета и с камер видеонаблюдения для базы распознавания сегодня прямо запрещен статьёй 5 AI Act – без исключений и без теста на пропорциональность. Такую практику нельзя «закрыть» документацией или аудитом, как в случае с категорией «высокого риска», – она просто запрещена. Штраф за одно такое нарушение доходит уже до €35 млн или 7% глобальной выручки.

5. Что проверить вашему бизнесу уже сейчас

Чтобы обезопасить бизнес, начните с двух вопросов: доступен ли ваш продукт пользователям в ЕС и к какому из четырёх уровней риска он относится. Ответы на них уже на ранней стадии позволят определить, какие требования и штрафы применимы именно к вам.

Юристы REVERA готовы помочь оценить, к какому уровню риска относится ваш продукт, а также сопроводить выход AI-стартапа на европейский рынок, предоставив полное правовое сопровождение.

The post Как американская компания, занимающаяся распознаванием лиц на основе AI, получила штрафы сразу в 4 странах appeared first on revera.legal.

Для обычного бизнеса это выглядело бы как катастрофа, в то время как для беттинга и онлайн-казино – это рядовой рабочий процесс. Именно эта особенность и превращает iGaming-бренды в одну из самых удобных мишеней для киберсквоттеров.

Киберсквоттинг – регистрация домена, нарушающего чужие права на товарный знак, обычно с целью перехватить чужой трафик или иным образом навредить бизнесу правообладателя. В iGaming это редко остается на уровне случайности: чаще всего речь идет о целенаправленном клонировании бренда: фишинговые зеркала, фальшивые «партнерские» сайты, домены-двойники, зарегистрированные за несколько дней до крупного турнира, когда трафик на имя бренда особенно высок. 

Для противодействия этому существует эффективный внесудебный инструмент – процедура UDRP. Подробнее про нее в этом материале расскажут юристы REVERA Law Group Камаль Терехов и Глеб Шумилов.

Что такое UDRP

UDRP (Uniform Domain Name Dispute Resolution Policy) – международная внесудебная процедура урегулирования споров в отношении доменных имен, разработанная ICANN и применяемая ко всем доменам в популярных зонах .com, .net, .org и ряде других gTLD и newgTLD. Регистрируя домен в этих зонах, его владелец автоматически соглашается на рассмотрение спора в рамках UDRP.

Процедура рассматривается в аккредитованных центрах: WIPO, ADR Forum и других – и по меркам судебного разбирательства выглядит почти мгновенной: от подачи иска до решения в среднем проходит от 45 до 60 дней, что для iGaming, где домен-двойник наносит ущерб каждый день своего существования, разница принципиальная.

Стадии процедуры

• подача иска в аккредитованный центр – онлайн или по e-mail;
• фиксация registrar lock – меры обеспечения иска в виде запрета на изменение, передачу или удаление домена;
• уведомление ответчика: у него есть 20 дней на подачу возражений;
• формирование арбитражной панели – из одного либо трех арбитров;
• решение в течение 14 дней: об удалении домена, о его передаче правообладателю или об отказе в иске;
• 10-дневный период на оспаривание решения в суде, после чего оно подлежит исполнению регистратором.

Три условия для победы в UDRP

Для того чтобы иск об удалении либо передаче бренда правообладателю был удовлетворен, истец обязан доказать одновременно три факта:

• доменное имя идентично или сходно до степени смешения с товарным знаком истца;
• у ответчика нет прав или законных интересов в отношении домена;
• домен был зарегистрирован и используется недобросовестно.

На практике самый сложный элемент доказывания – именно третий. И вот здесь известность бренда из абстрактного маркетингового актива превращается в конкретный юридический аргумент.

Известность бренда как ключ к победе

В отличие от судебного процесса, в UDRP истцу недостаточно просто иметь зарегистрированный товарный знак. Панель арбитров должна убедиться, что ответчик знал о существовании бренда и целенаправленно выбрал домен, чтобы воспользоваться закрепленной за ним репутацией. Практика UDRP выработала несколько индикаторов, по которым устанавливается такая осведомленность:

Широкое признание бренда. Известное имя оператора (по аналогии с тем, как в других отраслях работают Google, Apple или Samsung) создает презумпцию осведомленности: регистрация схожего домена без объяснений практически неопровержимо свидетельствует о недобросовестности.

• Совпадение тематики. Если на сайте ответчика предлагаются ставки, слоты или казино – то же самое, чем занимается истец, – это прямо указывает на использование чужой репутации в коммерческих целях, а не на случайное совпадение.
• Масштаб и география присутствия. Долгая история бренда на рынке, лицензии в нескольких юрисдикциях, присутствие и активная аудитория в соцсетях усиливают аргумент о том, что ответчик не мог не знать о торговом знаке истца.
• Уникальность обозначения. В iGaming операторы почти всегда работают под придуманными, не словарными названиями – а чем более оригинален товарный знак, тем сложнее ответчику обосновать его «случайный» выбор при регистрации домена.

Когда известности недостаточно

Практика UDRP знает случаи, когда даже формально похожий домен не был передан истцу. Частая причина – недоказанность сформированной репутации на момент регистрации домена. Для iGaming это особенно актуально: оператор, licensing под одной юрисдикцией и известный только на локальном рынке, не всегда сможет доказать, что ответчик в другой стране объективно знал о его бренде. Национальная лицензия и локальная узнаваемость не переносятся автоматически на другие рынки – точно так же, как товарный знак, зарегистрированный в одной стране, по общему правилу территориальности не защищает автоматически в другой.

Поэтому правообладателю стоит заблаговременно собирать и хранить доказательства своей узнаваемости: публикации в профильных медиа, статистику посещаемости и депозитов, отзывы игроков, историю регистраций товарных знаков в разных юрисдикциях присутствия.

Товарный знак – фундамент для защиты

Первое из трех условий UDRP – тождество или сходство домена с товарным знаком – делает саму регистрацию знака не формальностью, а предпосылкой для защиты. Оператору, выходящему на новый рынок или запускающему новый бренд, разумно регистрировать товарный знак до того, как появится необходимость отбивать домены, а не после. 

Мы регистрируем товарные знаки и сопровождаем доменные споры как единый процесс: чем раньше закреплены права на бренд, тем быстрее и увереннее решается любой последующий спор.

Практический чек-лист по защите бренда для iGaming

• зарегистрировать товарный знак заранее, во всех юрисдикциях, где ведется или планируется деятельность;
• вести постоянный мониторинг доменов, схожих с брендом, включая «опечаточные» варианты и новые зоны;
• собирать и хранить доказательства узнаваемости бренда – упоминания в медиа, статистику трафика, активность в соцсетях;
• фиксировать паттерн недобросовестного использования (фишинг, копирование дизайна, ложная аффилированность) сразу, как только он обнаружен;
• не затягивать с подачей иска: чем дольше существует мошеннический домен, тем больше денег и доверия игроков он успевает забрать.

Домен-двойник в iGaming – это не абстрактный репутационный риск, а канал, по которому прямо сейчас утекает трафик. UDRP дает возможность закрыть этот канал за пару месяцев, но работает эта возможность только тогда, когда права на бренд закреплены заранее, а доказательства его известности собраны до того, как они понадобятся в споре.

Камаль Терехрв / Kamal Tserakhau  k.tserakhau@revera.legal 
Глеб Шумилов / Hleb Shumilau  h.shumilau@revera.legal 

The post iGaming под прицелом: как защититься от киберсквоттеров и причем тут UDRP appeared first on revera.legal.

Похожие истории нередки и за рубежом. В 2025 году Flexport подал иск к бывшим сотрудникам, которые еще до увольнения создали конкурента Freightmate AI и скачивали код и клиентские списки. В 2026 году Apple подала иск к OpenAI: топ-менеджеры якобы вынесли разработки в стартап, позднее купленный OpenAI за $6,5 млрд.

Подробнее о практике защиты IT-бизнеса от внутренних конфликтов расскажут Камаль Терехов и Глеб Шумилов, юристы практики арбитража и IT-споров REVERA с богатым опытом сопровождения подобных дел.

Проблемные точки обычно одни и те же: менеджмент и senior разработчики. Специалист с полным доступом к инфраструктуре может отключить компанию от собственного продукта. Нетехнический руководитель может забрать код с командой и запустить параллельный бизнес с другим партнером. Отдельные риски: продажа данных конкурентам и переманивание ключевых сотрудников.

Что с этим делать?

Права на продукт по умолчанию принадлежат тому, кто его написал, а не тому, кто заплатил, поэтому без IP assignment автор в любой момент может заявить претензии на продукт, и формально закон будет на его стороне. NDA защищает клиентскую базу, условия контрактов и техническую архитектуру, но только если в нем конкретно описан объем информации. Показательное дело здесь Waymo против Uber: инженер перед уходом из Google скачал более 14 000 файлов с чертежами лидарных сенсоров и основал стартап, купленный Uber за $680 млн. Итог: урегулирование на $245 млн акциями и уголовное дело.

При правильно оформленных документах защита работает быстро. В сентябре 2025 года xAI Илона Маска добилась судебного запрета против бывшего инженера, принявшего оффер от OpenAI: суд за несколько дней запретил ему работу с генеративным ИИ у нового работодателя и обязал передать устройства на экспертизу. Возможным это стало именно потому, что у xAI были правильно оформлены соглашения о конфиденциальности.

Основные меры 

1. IP. Как только понимаете, что проект растет, регистрируйте компанию и оформляйте договоры на интеллектуальную собственность: IP assignment, служебное задание, акт передачи прав. Не затягивайте с этим на несколько лет, потому что задним числом получить права от разработчика, который уже занял свою переговорную позицию, намного сложнее и дороже.
2. NCA, NDA. Корректно работают с B2B-контрагентами. С наемными работниками есть нюансы по юрисдикциям, в некоторых странах ограничения на конкуренцию для сотрудников попросту не действуют. Поэтому кроме документов важно хорошо знать свою команду, иметь прямые контакты с ключевыми людьми и понимать их мотивацию.
3. Корпоративные меры. Вводите ограничения и обязательное согласование ключевых действий директора: крупные сделки, вывод активов, найм и увольнение топ-менеджмента. Не допускайте бесконтрольной связи между наемным директором и бухгалтером, финансовые потоки должны быть прозрачны для собственников.
4. Технические меры. Распределяйте доступы к инфраструктуре, коду и базам между несколькими людьми, оформляйте их на компанию, а не на конкретного сотрудника, и своевременно отзывайте их при увольнении. Ситуация, когда все доступы сосредоточены у одного человека, это уже готовый риск сам по себе.

Все эти меры решают одну задачу с разных сторон: делают компанию независимой от доброй воли конкретного человека и переводят отношения между фаундерами, сотрудниками и партнерами из области устных договоренностей в область прав, которые можно защитить в суде. 

Оформление этих механизмов на старте стоит нескольких дней работы юриста, тогда как конфликт из-за их отсутствия растягивается на годы судебных разбирательств и обходится в суммы, несопоставимые с изначальными затратами.

Камаль Терехов и Станислав Тармола,
юристы REVERA Law Group

Read all the advice for founders and employees on the website:

https://digitalbusiness.kz/2026-08-18/yurist-rasskazal-kak-startapam-zashchitit-svoy-kod-produkt-i-klientskuyu-bazu/

The post Когда код уходит вместе с людьми: как защитить IT-бизнес до того, как станет поздно appeared first on revera.legal.

Подавляющее большинство предпринимателей в своей деятельности стремятся обеспечить законность совершаемых хозяйственных операций. Уже давно сформировалась добросовестная бизнес-среда, которая ставит во главу угла не только прибыльность, но и соблюдение законодательства, безопасность принимаемых решений и реализацию принципа социальной ответственности бизнеса.

Однако в любой хозяйственной деятельности могут возникать неумышленные недостатки и упущения. Особенно на это влияет человеческий фактор – как совершаемые ошибки, описки, невнимательность, так и недостаточные квалификация, информированность, сформировавшиеся заблуждения, недопонимание отдельных требований законодательства и производственных процессов.

В то же время незнание законов не освобождает от ответственности (Ignorantia legis neminem excusat). А юридическое лицо несет административную ответственность, если им не были приняты ВСЕ (выделено автором) меры по соблюдению норм (правил), за нарушение которых предусмотрена административная ответственность, – то есть фактически в любом случае.

Как руководителю организации и собственнику бизнеса самортизировать риски возникновения и последствия неумышленных упущений своих работников?

Важным профилактическим средством является внешний аудит финансово-хозяйственной деятельности.

И здесь речь – не только про аудирование правильности применения норм налогового законодательства, заполнения налоговых деклараций и т.п. (хотя, бесспорно, это особенно важно).

Существует множество направлений деятельности, в которых полезен свежий взгляд со стороны.

Это могут быть вопросы:

• регуляторной деятельности, в том числе специфической для конкретной организации;
• разрешительных институтов (лицензирование, аттестация и т.п.);
• соблюдения законодательства об охране окружающей среды и утилизации отходов;
• соблюдения трудового законодательства;
• законодательства о защите персональных данных;
• корпоративных отношений в хозяйственном обществе и многие другие.

Соответственно, внешние компетентные специалисты, в том числе и тематические, способны вовремя выявить те упущения, которые в силу «зашоренности» могли остаться незамеченными внутри организации.

Например, нанесение на товар, этикетку либо на любую поверхность упаковки товара унифицированного контрольного знака должно предшествовать внесению информации в систему маркировки в установленные сроки, но не наоборот.

Перечень товаров и упаковки, при производстве или ввозе которых подлежит внесению плата за организацию сбора, обезвреживания и использования отходов товаров и упаковки, неоднократно изменялся. Соответственно, обязанность по внесению такой платы могла возникнуть в отношении и других товаров.

Наконец, при аудите можно обратить внимание даже на отсутствие комплектности документов в соответствующей службе – когда оригинал акта залежался в канцелярии предприятия, а его отсутствие в комплекте документов может повлечь финансовые претензии проверяющих.

Аудит может быть как плановым, так и внеплановым

Возможно периодически проводить анализ своей деятельности – условно, раз в три года приглашать аудиторскую организацию, периодически проводить иной тематический аудит.

Регулярность внутренних проверок позволит более оперативно устранить выявленные упущения, своевременно указать на недостатки, уменьшить «проблемные» периоды (например, уплаты пеней), даже устранить их (с учетом возможного истечения ограниченных сроков привлечения к административной ответственности).

Следует также учитывать, что практика контрольной (надзорной) деятельности использует систему выборочных проверок, основанную на оценке степени риска совершения субъектом хозяйствования нарушений законодательства и степени их возможных негативных последствий.

Планы выборочных проверок формируются на полугодие и размещаются на официальном сайте КГК в сети Интернет не позднее 15 декабря и 15 июня, соответственно. Собственно, на дату подготовки настоящей статьи уже выложены в сеть планы проверок на второе полугодие 2026 года (например, по г.Минску – режим доступа: https://kgk.gov.by/uploads/folderForLinks/pvp-minsk-26-2.rar).

Обнаружив своё наименование в таком списке, субъект хозяйствования получает реальную возможность провести предпроверочный аудит. Правда, уже зачастую в авральном режиме и «с мокрой спиной». Да еще, возможно, и в условиях ограниченности ресурсов для безотлагательного устранения выявленных нарушений.

Имеются легальные инструменты смягчения последствий

Например, внесение изменений в налоговую декларацию и уплата причитающихся налогов до назначения налоговой проверки устраняет сам факт административного правонарушения. А если налоговая недоимка погашена до рассмотрения дела, то штраф уменьшается в два раза.

При соблюдении определенных условий лицо может быть освобождено от административной ответственности с вынесением предупреждения. Причем до 19.06.2026, когда вступили в силу изменения в Кодекс, в ряде случаев такое освобождение носило обязательный характер. Например, за совершение административных правонарушений в сфере экологической безопасности и природопользования – когда лицо в числе иных условий добровольно возместило причиненный вред.

Здесь важно учитывать, что закон, смягчающий, отменяющий ответственность или иным образом улучшающий положение нарушителя, имеет обратную силу. То есть если правонарушение было окончено до 19.06.2026, то должно применяться прежнее, «более мягкое» законодательство. Но если нарушение вовремя не выявить и не пресечь, то это правило не сработает, а орган, рассматривающий дело, – весьма вряд ли освободит от ответственности.

Существует определенная практика, когда при рассмотрении дел, по которым штраф определяется в процентах от суммы «нарушения», косвенно учитывается реальный финансовый результат от соответствующих хозяйственных операций. Заявление соответствующих ходатайств и расчетов увеличивает шансы на снижение размера применяемой санкции.

Своевременная профилактика нарушений является эффективной стратегией

Регулярные аудит и внутренний контроль позволят не только выявить и устранить недостатки до прихода контролирующих органов, но и существенно снизить возможные финансовые и репутационные потери. Чем раньше компания обнаружит проблему самостоятельно, тем больше у нее возможностей для ее безболезненного урегулирования.

Практический совет руководителю: не стоит ждать проверяющих. Самостоятельный внутренний или внешний анализ различных направлений деятельности компании должен обойтись дешевле, чем устранение выявленных ими нарушений, уплата штрафов и участие в судебных спорах.

Автор:  Михаил Денисюк

НЕУМЫШЛЕННЫЕНАРУШЕНИЯ В БИЗНЕСЕ

Статья была опубликована в журнале «Дело» в №6 за 2026 год
 

The post Неумышленные нарушения в бизнесе: как предотвратить или уменьшить последствия appeared first on revera.legal.

В этой статье разбираем основные юридические вопросы, которые необходимо проверить перед приобретением AI-бизнеса.

Каковы ключевые различия AI-актива и обычного программного обеспечения? На что обратить внимание при подготовке к сделке с AI-таргетом, даже если по форме такая сделка мало отличается от типового приобретения долей или cash-in-инвестирования?

Давайте разберемся.

Материал будет полезен инвесторам, фондам, корпоративным покупателям,  основателям AI-стартапов, разработчикам генеративного AI и юридическим департаментам технологических компаний.

Из чего состоит AI-продукт: четыре самостоятельных элемента

С юридической точки зрения

В обычной IT-сделке фокус при оценке интеллектуальной собственности смещен на исходный код продукта. На код возникают авторские права, которые, в зависимости от юрисдикции, либо передаются работодателю/заказчику по трудовому договору или же заказу, либо сразу возникают у компании (например, в американской модели work for hire).  Одновременно код может защищаться режимом коммерческой тайны и оформленными обязательствами о конфиденциальности с работниками и контракторами. К этому часто добавляются товарные знаки на бренд, лицензии на используемые компоненты с открытым исходным кодом и патенты на отдельные технические решения. Совокупно перечисленные инструменты образуют объем охраны классического программного продукта, который и проверяет инвестор на этапе due diligence.

Но если речь идет об AI-продукте, просто проверить, перешли ли права на код таргету или зарегистрирован ли товарный знак, недостаточно. На практике в составе AI-продукта обычно выделяют четыре самостоятельных элемента, каждый из которых по-своему регулируется и охраняется законом:

• Архитектура модели

Это описание самой конструкции нейросети: сколько в ней слоев, какие математические операции применяются и как они соединены между собой. На практике большинство архитектур, лежащих в основе современных AI-продуктов, описаны в открытых научных публикациях (например, архитектура transformer лежит в основе языковых моделей семейства GPT и Claude, а сверточные нейронные сети составляют основу систем распознавания изображений). Это означает, что сама архитектура, как правило, не представляет ключевой ценности, а потому акцент в оценке смещается на следующие три элемента.

• Веса модели (model weights) 

Конкретные числовые значения параметров нейросети, полученные в результате ее обучения. Если архитектура задает «форму» модели, то веса фиксируют ее «знания», выраженные в миллиардах чисел, которые отвечают за то, как модель реагирует на тот или иной запрос. Именно в весах сосредоточена основная экономическая ценность AI-продукта.

• Датасеты (data sets)

Наборы данных, на которых модель обучалась, на которых проверялось качество ее работы и на которых она впоследствии может дообучаться. От качества и происхождения датасета напрямую зависят и поведение модели, и юридические риски, связанные с ее использованием.

• Инфраструктура и пайплайн обучения

Внутренние инструменты, скрипты и настройки, благодаря которым модель можно повторно обучить или развить без необходимости выстраивать заново архитектуру. Без этой составляющей покупатель получает «модель в моменте», но не получает возможности ее развивать после закрытия сделки.

Стадии создания модели и их регуляторные особенности

На каждой из стадий возникают разные риски и применяются разные правовые режимы. Не учитывая стадию, не получится корректно квалифицировать, что именно компания «делала с моделью» (и, соответственно, что именно она передает инвестору по сделке).

• Стадия первичного обучения (pre-training)

На этой стадии модель обучается «с нуля» на большом массиве данных и приобретает «общие знания», например способность работать с языком или распознавать предметы. Pre-training ресурсоемкий и одновременно наиболее рискованный с точки зрения правомерности использования данных. Как правило, AI-продукты проходят эту стадию у самих разработчиков моделей.

• Стадия дообучения (fine-tuning)

На этой стадии готовая модель «доучивается» под конкретную задачу или вертикаль, например на массиве медицинских заключений или юридических документов. Именно fine-tuning чаще всего становится предметом спора в M&A-сделках со средним сегментом AI-компаний: поскольку без предоставленных клиентом документов модель не смогла бы дообучиться, разработчик уже не обладает всем результатом дообучения в полной мере.

• Стадия применения модели (inference)

Это стадия эксплуатации, на которой модель применяется к запросам пользователей. Самой по себе тренировки здесь не происходит, но возникают свои риски, в первую очередь связанные с обработкой данных, которые передают пользователи, и с тем, насколько результат работы модели может воспроизводить охраняемый чужой контент.

Обратите внимание!

Веса модели как самостоятельный актив в сделке

Веса современной языковой модели — набор файлов с миллиардами числовых параметров общим объемом от сотен мегабайт до сотен гигабайт. Без архитектуры эти числа сами по себе бесполезны, однако именно в них «закодирован» весь полезный результат обучения. Если веса известны, исходный продукт несложно скопировать.

Какие способы защиты применимы к весам

Ни в ЕС, ни в США сегодня нет специально сформированного режима охраны параметров обученной модели.

На практике защита выстраивается путем комбинирования уже существующих механизмов.

• Авторское право

В США U.S. Copyright Office последователен в позиции, согласно которой правовая охрана предоставляется при наличии творческого вклада человека. Параметры модели, по существу, формируются автоматически в ходе оптимизации, поэтому суды и регуляторы рассматривают их скорее как результат вычислений, чем как охраняемое произведение. В ЕС позиция не такая жесткая: теоретически возможно отнесение весов к компьютерной программе или к базе данных, однако судебная практика по этому вопросу пока не сформирована, и опираться на эту квалификацию в сделке преждевременно.

• Коммерческая тайна (trade secret)

В отношении моделей с закрытыми весами это сегодня основной работающий режим. И в США, и в ЕС определение коммерческой тайны охватывает информацию, имеющую коммерческую ценность ввиду ее неизвестности третьим лицам, при условии, что владелец принимает разумные меры по сохранению ее конфиденциальности. Параметры модели по своему характеру под это определение подходят. Существенное ограничение: режим прекращается в момент публикации актива. Поэтому модели с открытыми весами, например Llama от Meta, Mistral, Falcon, этот режим теряют, и единственным IP-активом, по сути, остаются условия лицензии.

• Контрактные ограничения

После того, как режим коммерческой тайны теряется вследствие раскрытия — при разворачивании на серверах клиента или при предоставлении расширенного доступа через API — регулировать использование весов можно с помощью договоров. Договором устанавливаются прямые запреты на копирование, на reverse engineering (там, где это имеет смысл), на дистилляцию (создание новой модели на outputs исходной) и на передачу третьим лицам, а также ограничения по сферам и сценариям применения. В ситуации, когда коммерческая тайна формально ослабевает из-за того, что клиенты получают доступ к модели, именно контрактные условия в значительной части закрывают эту часть «ослабления».

Что это означает для инвестора

Когда покупатель приобретает AI-компанию, формулировки о «передаче всех прав на программное обеспечение» применительно к весам недостаточно. Если суд впоследствии не признает веса «программой» в смысле применимого закона (например, в США такая вероятность высока), покупатель может оказаться в ситуации, при которой переданный продукт фактически защищен только режимом коммерческой тайны, а его сохранение, в свою очередь, зависит от того, поддерживает ли сам покупатель необходимый уровень конфиденциальности.

Рекомендуем: при подготовке к сделке с AI-таргетом включать в документы сделки отдельный технический перечень передаваемых составляющих — с указанием по каждой из них применимого режима охраны (коммерческая тайна, авторское право, контрактные ограничения, открытая лицензия), места хранения (репозитории, облачные хранилища, контрольные суммы версий), условий применимых open-source лицензий. Такой перечень одновременно становится приложением к заверениям и гарантиям продавца и облегчает фактическую передачу актива после закрытия сделки.

Кому принадлежит модель, обученная на чужих данных

Этот вопрос — один из наиболее острых в AI-сделках 2024–2026 годов.

В обучении почти любой современной модели использовались данные, на которые у компании не было прямой лицензии: материалы из открытых интернет-источников, контент с пользовательскими лицензиями (Creative Commons и аналоги), а в отдельных случаях — данные сомнительного или прямо нелегального происхождения. Отвечая на этот вопрос, нужно выяснить: является ли само использование таких данных при обучении нарушением и переходит ли связанный с этим риск к покупателю вместе с моделью.

Подход США: доктрина fair use и формирующаяся судебная практика

В США основной защитой AI-компаний выступает доктрина добросовестного использования (fair use) — режим, при котором определенное использование охраняемого материала допускается без разрешения правообладателя, если это оправдано целями использования и его характером. Применительно к обучению AI-моделей эта доктрина в данный момент проходит проверку в нескольких знаковых судебных делах. 

Так, в инициированном в 2023 году деле The New York Times v. OpenAI & Microsoft газета предъявила претензии к разработчикам, использовавшим в обучении ее статьи. Истец утверждал, что модель в отдельных случаях дословно воспроизводила фрагменты публикаций. Если в этом деле будет применен прецедент Верховного суда (Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith), то обучение на статьях без лицензии будет признано нарушением. Суть прецедента в том, что использование «копии» с той же коммерческой целью, с которой использовался оригинал (в случае OpenAI речь может идти о предоставлении новостной информации пользователям, что было и исходной целью газеты), не подпадает под режим fair use и является нарушением. Цель OpenAI (предоставлять новостную информацию пользователям) совпадает с целью самой газеты (тоже предоставлять новости). Если суд признает, что OpenAI должна была купить лицензию, то «бесплатное» обучение перестанет считаться добросовестным, ведь оно лишает правообладателей их законного дохода от продажи прав на обучение.

В деле Bartz v. Anthropic, по которому промежуточное решение вынесли в июне 2025 года, суд провел важное для рынка разграничение: обучение модели на легально приобретенных книгах было квалифицировано как добросовестное использование, тогда как формирование обучающего корпуса за счет пиратских копий – как нарушение, не покрываемое fair use.

Поскольку fair use — не факт, который подтверждался бы заверением, а правовая позиция, которую компания может заявить при предъявлении претензий, не стоит включать в SPA заверение о том, что обучение «было добросовестным использованием».

Однако такое заверение можно дать в отношении конкретного происхождения обучающих данных и того, что компания не использовала очевидно нелегальные источники. 

Рекомендуем: при покупке или инвестициях в AI-компанию на стадии due diligence изучите подробно происхождение каждого крупного блока обучающих данных, оценив, какие категории претензий теоретически могут быть к нему предъявлены. Выявленные риски фиксируйте в специальных условиях SPA — отдельных или fundamental заверениях и расширенном возмещении убытков.

Подход Европейского союза: исключения для анализа данных и регуляторные обязательства

Европейский подход к обучению AI на чужих данных опирается не столько на судебную практику, сколько на прямые нормы права. Директива Европейского союза о едином цифровом рынке (DSM Directive) предусматривает специальные исключения, позволяющие осуществлять анализ больших массивов данных (text and data mining, то есть автоматическую обработку текстов и данных в целях извлечения закономерностей). Для научных целей это можно делать без ограничений, а для коммерческих — при условии, что правообладатель не выразил отказ от такого использования в машиночитаемой форме, например через специальные пометки на сайте. Именно на это исключение опирается сегодня большинство европейских AI-разработчиков.

В сентябре 2024 года в немецком суде было вынесено первое значимое решение (LAION v. Kneschke), подтвердившее, что некоммерческое исследовательское использование данных AI-сообществом может опираться на это исключение, тогда как для коммерческого использования должны соблюдаться отказы правообладателей.

Регламент ЕС об искусственном интеллекте (EU AI Act) закрепляет за разработчиками крупных моделей самостоятельные обязанности, в том числе обязует их раскрывать общую характеристику использованных при обучении данных и иметь внутреннюю политику соблюдения авторских прав. Невыполнение этих требований становится самостоятельным регуляторным риском, который теперь нужно учитывать при оценке AI-таргета.

Дополнительный слой риска: персональные данные в обучении

Если в обучающем массиве присутствовали персональные данные (а для текстовых моделей, обученных на массиве данных из интернета, это практически всегда так), на сделку накладывается GDPR — европейский режим защиты персональных данных.

Основная сложность связана с тем, что закрепленное за гражданами право на удаление данных непросто исполнить в отношении уже обученной модели: «отучить» модель от конкретных данных невозможно без ее существенного переобучения. 

Именно вокруг этого противоречия в 2024-2025 годах формируется практика европейских регуляторов: так, в декабре 2024 года итальянский регулятор Garante вынес OpenAI крупный штраф на сумму 15 млн евро именно по основаниям, связанным с обработкой персональных данных при обучении.

Обратите внимание: при подготовке к сделке с AI-таргетом проверка соблюдения режима персональных данных в части обучения часто оказывается недооцененной. Стандартный аудит обработки персональных данных, как правило, проверяет работу с данными клиентов в продукте, но может не обратить внимание на происхождение обучающих данных.

Дообучение модели: кто претендует на права

Дообучение — стадия, на которой пересекаются интересы максимального числа сторон, и именно она требует наибольшей договорной точности.

Когда компания A берет готовую базовую модель от компании B и дообучает ее на своем датасете, на выходе по сути получается новая модель, ведь у базовой модели теперь есть «надстроенный» слой знаний. Претендовать на права на такую новую модель в зависимости от структуры отношений могут сразу несколько сторон: разработчик базовой модели — через положения своей лицензии; компания A — как сторона, проводившая дообучение («доработку» в терминах авторских прав на ПО); поставщик датасета — как составитель базы данных, если набор данных не был собран самой компанией A; и, наконец, клиент компании A — если дообучение проводилось на его данных и по договору права на результат принадлежат ему как заказчику.

Типичный риск: данные клиентов в обучении

Очень распространена конструкция, при которой разработчик модели «улучшает ее на агрегированных данных всех клиентов», а права на эти улучшения остаются у разработчика. Такая конструкция сегодня находится под двойным давлением: как со стороны режима персональных данных (ведь правовое основание для использования таких данных в обучении вызывает вопросы), так и со стороны самих клиентов (когда они узнают, что их конфиденциальная информация фактически использовалась для общего продукта).

При подготовке к сделке необходимо ознакомиться со всеми клиентскими договорами и ответить на конкретный вопрос:

Отсутствие явного согласия клиента, замаскированное в стандартных условиях обслуживания, это типичный риск, который при недобросовестных конкурентах или активном регуляторе может реализоваться уже после закрытия сделки.

On-premise vs SaaS: разные риски сделки

Способ дистрибуции AI-продукта прямо влияет на распределение рисков в сделке. Один и тот же продукт может оцениваться по-разному в зависимости от того, как он распространяется.

• Под SaaS-моделью (Software as a Service — программное обеспечение, предоставляемое как услуга) понимается сценарий, при котором веса модели физически остаются у разработчика, а клиент получает только доступ к ее работе через интернет (отправляет запрос, получает ответ). Сами параметры модели клиенту никогда не передаются. По такой схеме работают, например, OpenAI API, Anthropic API, Google Vertex и большинство современных AI-стартапов «по умолчанию».
• Под on-premise-моделью понимается сценарий, при котором модель разворачивается в инфраструктуре самого клиента. В такой модели клиент чаще всего получает фактический доступ к параметрам модели и может использовать ее автономно. По такой схеме работают многие корпоративные языковые модели, защищенные медицинские модели, отраслевые решения в финансовом секторе и оборонной промышленности.

Что клиент покупает в каждом сценарии

В обеих ситуациях основным активом остаются параметры модели и инструменты ее обучения, однако баланс рисков будет различаться.

• В сценарии SaaS модель не покидает контур разработчика. Поэтому ключевой риск связан с компрометацией внутренней среды (доступы инсайдеров, инциденты безопасности) и с устойчивостью клиентской базы. Соответственно, при подготовке к сделке с таким таргетом особое внимание уделяется состоянию информационной безопасности: сертификации (например, ISO 27001, SOC 2), системе управления доступом, журналам действий, а также договорам с ключевыми клиентами и условиям обработки их данных.
• В сценарии On-premise актив фактически выходит за периметр компании при каждой продаже. Ключевой риск смещается в плоскость лицензирования: ушедший клиент, обладающий копией модели, потенциально становится конкурентом. В этой связи существенными будут условия лицензионных соглашений: наличие в них прямых запретов на дистилляцию и на передачу модели третьим лицам, а также наличие технических средств защиты, например привязки модели к конкретному оборудованию.

Важно: при on-premise-распространении режим коммерческой тайны для весов фактически ослабевает с каждой новой клиентской установкой. Если в ходе оценки таргета выясняется, что лицензии у клиентов составлены слабо, технические средства защиты не применяются, а контрактного запрета на дистилляцию нет, заявление компании о том, что веса охраняются как коммерческая тайна, становится недостоверным. 

Особый случай: продукты на чужих базовых моделях

Отдельная категория AI-таргетов — компании, чей продукт построен поверх API крупных провайдеров (OpenAI, Anthropic, Google). С технической стороны такой продукт представляет собой прежде всего набор инструкций для модели (prompt engineering), подключенную базу знаний клиента и пользовательский интерфейс.

С юридической стороны главный актив здесь — не веса модели (они принадлежат провайдеру), а контракт с провайдером, накопленные методики работы с моделью и пользовательские данные.

При оценке такой компании критично обращать внимание на установленные провайдером условия использования базовой модели.

Так, корпоративные условия OpenAI прямо запрещают использование результатов работы их моделей для обучения конкурентов и устанавливают ограничения для перепродаж. Параллельно следует оценивать риск быть привязанным к конкретному поставщику: в какой мере архитектуру продукта удастся перенести на другую модель при изменении провайдером своей политики или цен?

Лицензии на модели с открытыми весами: внимательное чтение условий

Когда таргет использует Llama, Mistral, Falcon или Stable Diffusion, текст лицензии заслуживает отдельного внимания: за внешней формой open source нередко скрываются существенные коммерческие ограничения. 

Так, у Llama при превышении 700 миллионов активных пользователей в месяц, лицензия прямо запрещает «улучшение других больших языковых моделей путем дистилляции» и устанавливает обязательные требования к атрибуции. У Falcon (TII) применяется чистая лицензия Apache 2.0. У моделей Mistral лицензия зависит от конкретной версии — от Apache 2.0 для одних до Mistral Research License с ограничениями на коммерческое использование для других. У Stable Diffusion применяется лицензия с прямыми ограничениями по сценариям использования.

Если в ходе оценки выясняется, что таргет нарушает условия лицензии базовой модели, это может существенно повлиять на сделку: правообладатель вправе отозвать лицензию, фактически лишив ключевой актив коммерческой ценности.

Какие способы защиты действительно работают

Авторское право — работает лишь для классического ПО

1. Сама архитектура модели (математическое описание ее устройства) авторским правом не охраняется ни в США, ни в ЕС. Если архитектура опубликована в научной статье, она в значительной мере становится общедоступной.
2. Исходный код обучающей и эксплуатационной инфраструктуры, включая скрипты обучения, инструменты внутреннего администрирования, инструменты управления жизненным циклом моделей (MLOps-системы) — это классическое программное обеспечение. Здесь авторское право работает в полном объеме, как у обычной IT-компании.Веса являются одной из спорных зон. Так, в США охрана авторским правом крайне ограничена, а в ЕС теоретически возможна, но не подтверждена практикой.
3. Датасеты охраняются на двух уровнях. Отдельные элементы датасета могут охраняться как самостоятельные объекты авторского права (компания не получает авторских прав на чужие тексты или изображения, попавшие в ее обучающий массив). Сам датасет как составной объект может охраняться как собрание (compilation) в США или как база данных в ЕС, при условии, что в его создание вложены значительные инвестиции.
4. Результаты работы модели. В США в чистом виде авторским правом не охраняются; в ЕС подходы варьируются по странам, но движутся в ту же сторону.

Коммерческая тайна как основной режим и ее уязвимость

Мы убедились, что охрана авторским правом в отношении ключевых составляющих AI-продукта ограничена. Поэтому чаще всего AI охраняется как коммерческая тайна, в особенности — веса и инфраструктура обучения. Преимущества этого режима: он не требует регистрации, охватывает разнородные элементы (от весов до отдельных параметров обучения), не имеет срока действия и работает в большинстве юрисдикций.

Условие сохранения режима коммерческой тайны — наличие у компании «разумных мер по обеспечению конфиденциальности». Именно эта формулировка задает направление проверки при подготовке к сделке.

В работающей AI-компании должны быть: 

1. формализованная система разграничения доступа с журналированием действий; 
2. обязанности по конфиденциальности в трудовых договорах сотрудников, имеющих доступ к коду и моделям; 
3. соглашения о неразглашении со всеми контрагентами, имевшими доступ к ключевым компонентам; 
4. маркировка систем хранения как конфиденциальных; 
5. отлаженный порядок отзыва доступов при увольнении сотрудников и процедуры реагирования на инциденты; 
6. политика участия работников в самостоятельных open-source проектах.

Заключение

Универсального режима охраны для AI-продукта сегодня не существует. На практике каждая компания выстраивает многоуровневую систему защиты, в которой каждый уровень страхует другой.

Архитектура и общие методы могут охраняться режимом коммерческой тайны или ноу-хау. Исходный текст — авторским правом и условиями open-source лицензий. Веса — режимом коммерческой тайны и контрактными условиями, а при on-premise-распространении — дополненными техническими средствами защиты (шифрование, привязка к оборудованию). Для датасетов сработают законные основания для использования данных (исключения для анализа данных, лицензии, добросовестное использование) плюс специальный режим базы данных в ЕС. Для пользовательского интерфейса и брендинга подойдут авторское право, дизайн-патенты и товарные знаки.

Due diligence AI-компаний становится более сложным и комплексным процессом. Поэтому юрист, готовящий такую сделку, должен глубоко погрузиться в структуру продукта, проверить, обеспечен ли каждый уровень защиты реально, и не делать ставку лишь на один режим или правовой механизм. Если на каком-то уровне защита оказывается слабой (например, веса хранятся в открытом виде, без шифрования и с широким кругом сотрудников, имеющих к ним доступ), это становится самостоятельным аргументом для структурирования сделки с дополнительными заверениями, расширенным возмещением и отложенной частью оплаты.

Авторы: Инна Семенова и Егор Кулаженко.

Материал подготовлен для стороннего медиа: medium.com

Чем может помочь REVERA

Планируете приобрести AI-компанию, привлечь инвестиции или провести юридическую проверку AI-продукта?

Команда REVERA сопровождает международные M&A-сделки, инвестиции в технологические компании и комплексный AI Due Diligence, включая анализ интеллектуальной собственности, обучающих данных, лицензий, требований EU AI Act и GDPR.

Если вы рассматриваете сделку с AI-бизнесом, наши специалисты помогут выявить юридические риски до подписания документов и предложат оптимальную структуру сделки.

The post Оценка AI-актива в M&A: чем она отличается от оценки ПО appeared first on revera.legal.

Если вы разрабатываете мод, работаете в игровой студии или планируете запускать пользовательский контент вокруг своей игры, этот вопрос напрямую влияет на возможность монетизации проекта.

Для казахстанских инди-разработчиков и игровых студий эта тема становится всё актуальнее. На фоне роста локальной игровой индустрии всё больше команд используют существующие игровые движки и развивают пользовательский контент.

Поэтому понимание того, кому принадлежат права на модификации, становится не академическим вопросом, а частью бизнес-стратегии. 

Почему мод — не полностью ваше произведение

История игровой индустрии показывает, что модификации, созданные энтузиастами, регулярно превращаются в самостоятельные коммерческие франшизы.

Юридическая отправная точка здесь однозначна. Мод по определению является производным произведением (то есть произведением, созданным на основе уже существующей игры) по смыслу § 101 US Copyright Act, поскольку основан на существующей игре, ее коде, движке и художественных активах. Создание производного произведения требует согласия правообладателя оригинала согласно § 106(2), и это согласие в игровой индустрии почти всегда уже дано заранее, но на условиях, определенных не законом, а лицензионным (пользовательским) соглашением (EULA) конкретного издателя.

Что решает EULA

Именно EULA, а не общие нормы авторского права, определяет фактический объем прав моддера. Типичная формулировка лицензионных соглашений закрепляет право издателя использовать пользовательский контент без выплаты вознаграждения, а иногда прямо переуступает права на созданные модификации в пользу компании. Автор мода получает право создавать и распространять свою работу в некоммерческих целях, но не получает автоматического права на ее коммерциализацию и тем более не приобретает прав на исходный материал, интегрированный в модификацию.

Как DOTA стала отдельной франшизой

Показательна история DOTA. Модификацию для Warcraft III поочередно развивали разные авторы сообщества – Eul, затем Guinsoo, Meian, Madcow и IceFrog, – и она выросла в самостоятельную франшизу. Права на бренд «DOTA» в 2012 году закрепились именно за Valve по итогам мирового соглашения в споре о товарном знаке с Blizzard: Valve получила эксклюзивные коммерческие права на название, а Blizzard переименовала свой конкурирующий проект в Blizzard All-Stars. Ключевой автор поздних версий мода IceFrog отдельно передал Valve права на разработку еще в 2010 году и присоединился к команде компании – то есть права закрепились не в силу презумпции авторства создателя модификации как такового, а на основании коммерческих соглашений между компаниями. 

Почему Counter-Strike и PUBG повторили этот путь

Похожий путь прошли Counter-Strike, изначально мод для Half-Life, и жанр battle royale, выросший из модификации DayZ: Battle Royale для Arma 2 авторства Брендана Грина («PlayerUnknown»): после нескольких лет доработок и смежных проектов эта идея легла в основу самостоятельной игры PUBG, выпущенной студией Bluehole в 2017 году. В 2018 году PUBG Corporation судилась с Epic Games в Южной Корее, утверждая, что Fortnite Battle Royale заимствовал элементы визуального оформления и механики, однако иск был отозван.

Этот эпизод лишний раз подтвердил устойчивый в судебной практике тезис: правовой охране подлежит конкретное выражение игровой механики, а не жанр или общая идея геймплея, что прямо соотносится с логикой дела Baker v. Selden.

Что будет, если продавать мод через Steam

Отдельный риск возникает при монетизации модов через официальные платформы вроде Steam Workshop. Публикация мода не создает для автора самостоятельного товарного знака или бренда, а правила площадки, как правило, предусматривают лицензирование контента в пользу издателя базовой игры на случай интеграции мода в платную коллекцию. 

Что делать разработчику

Для студий, планирующих развивать экосистему модов вокруг своего продукта, ключевая задача сводится к заблаговременному и однозначному урегулированию режима прав на пользовательский контент в EULA. Именно это позволяет избежать повторения ситуации, когда самый коммерчески успешный элемент франшизы юридически принадлежит не тому, кто его придумал.

Что проверить перед публикацией мода

• разрешает ли EULA создавать моды; 
• можно ли получать доход; 
• кому принадлежат права; 
• может ли издатель использовать ваш контент; 
• что происходит при интеграции мода в официальную игру. 

Для независимых разработчиков главный вывод прост: создать популярный мод недостаточно. Прежде чем вкладывать месяцы работы, стоит проверить условия лицензии игры. Именно они зачастую определяют, сможете ли вы монетизировать проект или все коммерческие права останутся у издателя. 

Материал подготовлен для Bluescreen.kz

The post Кто владеет модом к игре: почему автор может не получить ничего appeared first on revera.legal.

AppMagic основана Максимом Саморуковым в 2016 году. Платформа используется разработчиками, издателями и инвесторами для анализа рынка мобильных и PC-игр, конкурентной аналитики и оценки продуктовых и инвестиционных стратегий. По данным компании, AppMagic отслеживает более 15 млн приложений, свыше 5 млн издателей и более 130 тыс. игр и DLC в Steam.

После закрытия сделки сервис войдёт в продуктовый портфель Sensor Tower в качестве решения для сегмента малого и среднего бизнеса. Sensor Tower отмечает, что приобретение позволит расширить доступ SMB-команд и indie-разработчиков к инструментам market intelligence и competitive analytics.

Sensor Tower считается одним из наиболее известных игроков рынка mobile app intelligence и mobile gaming analytics наряду с data-платформами, используемыми крупнейшими участниками mobile ecosystem. Аналитика компании регулярно используется международными брендами, разработчиками приложений, игровыми студиями и профильными медиа.

Мы рады сопровождать технологические компании в стратегических трансакциях такого уровня. Для команды REVERA этот проект стал ещё одним подтверждением востребованности международной юридической экспертизы в быстрорастущем digital-секторе.

The post Sensor Tower приобретает AppMagic: REVERA сопровождала сделку appeared first on revera.legal.

• Основными причинами отказов Apple стали: проблемы с дизайном и функциональностью, спам, мошенничество с рейтингами и нарушения авторских прав.

В сфере мобильных приложений можно выделить две основные группы споров, каждая из которых требует различных стратегических подходов.

Первая группа – конфликты с самими платформами. Причинами таких споров чаще всего становятся нарушения требований к конфиденциальности данных (GDPR, CPPA, COPPA), выявленные мошеннические действия, проблемы с дизайном и функциональностью, использование незаконного контента или применение manipulative design patterns в рекламе.

Вторую группу составляют споры между разработчиками, где в трех случаях из четырех речь идет о нарушении интеллектуальной собственности. Это копирование игровых элементов, использование схожих названий, графических решений или нарушение авторских прав.

Помимо основных категорий, встречаются и более экзотические ситуации: внутрикорпоративные споры между партнерами-основателями, споры с правообладателями контента (музыканты, лейблы), конфликты с компаниями реального сектора экономики, имеющими товарные знаки на программное обеспечение, и трудовые споры с работниками, споры с подрядчиками.

Стратегии работы с отказами в публикации

Когда компания сталкивается с блокировкой от платформы, руководство должно действовать системно и поэтапно.

• Первый этап — обращение в службу поддержки. Практика показывает, что большинство случаев можно решить в течение месяца, если продемонстрировать конкретный план исправления недостатков и начать его реализацию. Платформы готовы идти навстречу разработчикам, которые показывают добросовестность и готовность к диалогу.
• Второй этап — формальная апелляция. Этот инструмент эффективен только при наличии реальной ошибки со стороны платформы. Согласно требованиям DSA, апелляции должны рассматриваться людьми, а не автоматическими системами, что повышает шансы на объективное рассмотрение.

Для европейских компаний доступны дополнительные инструменты. DSA Transparency Requests позволяют получить детальное объяснение причин блокировки — информацию, которая может оказаться критически важной для подготовки эффективной защиты.

Out-of-Court Dispute Resolution, предусмотренное DSA, на практике оказалось малоэффективным инструментом, поскольку платформы не обязаны подчиняться решениям арбитражных органов.

Крайней мерой остается обращение в антимонопольные органы. Отказ в публикации может рассматриваться как ограничение доступа к рынку, но это длительный и ресурсозатратный процесс, оправданный только после исчерпания других возможностей.

DMCA: жалобы на блокировку приложения

Споры между разработчиками чаще всего разворачиваются в рамках процедуры DMCA (Digital Millennium Copyright Act), которая стала де-факто стандартом для большинства цифровых платформ.

Процесс выглядит следующим образом: подача репорта о нарушении, далее возможное уточнение деталей, далее блокировка приложения или отказ в удовлетворении жалобы. Также возможна стадия переговоров между сторонами при посредничестве платфоры. Владелец заблокированного приложения может подать контр-уведомление, после чего у заявителя есть 10-14 рабочих дней для обращения в суд. Если иск не подается, приложение разблокируется.

Важно понимать, что большинство репортов подается необоснованно. Частые причины ложных обвинений – использование схожих стандартных ассетов из игровых движков, реализация похожих игровых механик или простое сходство концепций без реального копирования.

Однако рисковать не стоит: несколько блокировок приложений обычно приводят к полной блокировке аккаунта разработчика и невозможности регистрации нового.

Профилактика как основа безопасности

Предотвращение конфликтов значительно эффективнее их разрешения. Комплексный аудит приложения перед запуском должен включать проверку на «чистоту» интеллектуальной собственности, соответствие регулятивным требованиям, compliance с политиками платформ и требованиями к защите персональных данных.

Проверка названия игры на сходство с товарными знаками конкурентов, анализ графических элементов на предмет заимствований, изучение условий open-source лицензий используемых компонентов – эти меры позволяют избежать дорогостоящих споров в будущем.

Современный рынок мобильных приложений напоминает средневековые торговые пути, где есть только 2 моста, и владельцы этих мостов определяют, что проедет через них на другую сторону, а кто останется по эту сторону реки. 

В связи с этим, компаниям паблишерам рекомендуется заранее инвестировать в правовую подготовку, комплексный аудит и профессиональное сопровождение, перед релизом приложения. Возможная блокировка приложения может ограничить доступ к приложению на 3 и более недель, что существенно бьет по выручке. Кроме того, частые блокировки приложений в итоге обычно приводят к блокировке всего аккаунта со всеми приложениями, не позволяя разработчику создать повторный аккаунт.

Потому риски лучше заранее предупреждать, чем в последующем пытаться их устранить в поддержке.

Автор: Камаль Терехов

Материал подготовлен для портала digitalbusiness.kz

Уважаемые журналисты, использование материалов с сайта REVERA в публикациях возможно только после нашего письменного разрешения. 

The post Споры на мобильных сторах: что делать геймдев-студиям при блокировке приложений appeared first on revera.legal.