Оборотный штраф смягчит компенсация

Оборотный штраф смягчит компенсация

Оборотный штраф смягчит компенсация

Компании получат минимальный оборотный штраф, если выплатят компенсацию большинству пострадавшим от утечки. Такое предложение обсуждают в Минцифры. Против оборотных штрафов выступает Ассоциация больших данных.

О смягчившейся позиции Минцифры по оборотным штрафам за утечку пишет РБК. Речь о законопроекте, над которым министерство работает с весны этого года. Разработка началась на фоне крупных утечек в “Яндекс.Еда”, Delivery Club и медицинской лаборатории “Гемотест”. Сервисы доставки тогда оштрафовали на 60 тыс. рублей, а персональные данные из медцентра оценили в 0,2 копейки за клиента.

По словам главы ведомства Максута Шадаева, главная сложность заключается в том, чтобы прописать в законопроекте конструкцию, которая будет предусматривать минимальный и максимальный проценты оборотного штрафа.

“Мы пытаемся сказать, что смягчающим обстоятельством для назначения минимального порога будет урегулирование вопросов с пострадавшими, — объясняет Шадаев. — Это самое сложное, такой конструкции просто нет. Мы говорим: двум третям тех граждан, чьи данные утекли, пожалуйста, компенсируйте ущерб. Если вы подписали соглашение, что вы урегулировали с ними вопросы, то идете по нижней планке”.

В Минцифры не пояснили, каким образом будут рассчитывать число пострадавших, которым компенсировали ущерб.

“Компания в добровольном порядке сможет выплатить компенсации и сообщить об этом в Роскомнадзор. Если данные подтвердятся в суде, штраф [за утечку] будет снижен”, — говорит Шадаев.

По словам министра, это существенное послабление, так как в текущей версии законопроекта размер фиксированного штрафа для первого случая утечки может составлять до 10 млн руб.

Минцифры весной заявило о намерении ввести оборотные штрафы для компаний, допустивших утечку персональных данных.

В первой редакции законопроекта предлагалось штрафовать компанию на 1% от годовой выручки за сам факт утечки и на 3%, если она не сообщила о ней вовремя. В последней редакции документа такой порядок штрафа предусматривается только для компаний, допустивших утечку более 100 000 записей.

Против этих мер выступает Ассоциация больших данных (АБД), в которую входят интернет-компании, операторы связи и банки, критикует поправки в законопроект. Свои замечания ассоциация направила в Минцифры. Бизнес просит министерство пересмотреть размеры штрафов в сторону их уменьшения.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru