Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

В настоящее время проблема защиты персональных данных является одной из наиболее актуальных для российских компаний. Это обусловлено тем, что 26 января 2007 года вступил в силу Федеральный закон «О персональных данных», в котором сформулированы требования по защите персональных данных. Необходимо отметить, что требования данного закона являются обязательными как для коммерческих, так и государственных организаций. При этом, согласно статье 25, информационные системы должны быть приведены в соответствие с требованиями настоящего Федерального закона не позднее 1 января 2010 года.

В первой половине 2008 года ФСТЭК (Федеральной службой по техническому и экспортному контролю) были разработаны технические требования по защите персональных данных. Данные требования ФСТЭК являются основой для реализации проектов по построению систем обеспечения безопасности персональных данных, соответствующих требованиям Федерального закона. Такая система представляет собой комплекс организационных, программно-технических и организационно-методических мер по защите персональных данных.

Компания «ДиалогНаука» оказывает консалтинговые услуги по проведению оценки соответствия (аудита безопасности) требованиям Федерального закона «О персональных данных». Процесс оценки состоит из следующих основных этапов, каждый из которых предусматривает выполнение определённого перечня задач:
- разработка регламента (технического задания) на выполнение работ;
- определение информационных систем, обрабатывающих персональные данные;
- классификация информационных систем;
- анализ бизнес-процессов компании с точки зрения соответствия положениям Федерального закона «О персональных данных»;
- разработка частной модели угроз безопасности персональных данных;
- анализ имеющихся в распоряжении мер и средств защиты;
- оценка соответствия техническим требованиям ФСТЭК по защите персональных данных;
- разработка рекомендаций по устранению выявленных замечаний.

В завершении процедуры аудита его результаты оформляются в виде отчётного документа, который предоставляется Заказчику. В общем случае этот документ состоит из следующих основных разделов:
описание границ, в рамках которых был проведён аудит безопасности;
описание структуры автоматизированной системы Заказчика;
методы и средства, которые использовались в процессе проведения аудита;
описание выявленных несоответствий требованиям по защите персональных данных;
рекомендации по устранению выявленных несоответствий требованиям Федерального закона «О персональных данных»;
предложения по плану реализации первоочередных мер, направленных на устранение выявленных недостатков.

В случае появления вопросов или интереса к описанной услуге, пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону +7 (495) 980-67-76 или со страницы «Контакты», адресовав вопрос в «Коммерческий отдел». 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru