Эксперты оценили идею уголовного срока за утечки

Эксперты оценили идею уголовного срока за утечки

В Госдуме готовится к рассмотрению законопроект об уголовной ответственности за незаконный оборот украденных персональных данных. Кого именно и за что смогут наказать, пока неизвестно. Эксперты ждут формулировок.

О том, что правительство одобрило законопроект, предполагающий уголовную ответственность за незаконный оборот украденных персональных данных, стало известно на минувшей неделе. Пока сам документ не опубликован, “Известия” собрали мнения экспертов.

Пока неясно главное: кого и за какие именно действия будет предложено привлекать к ответственности, говорит партнер адвокатского бюро “Юрлов и партнеры” Глеб Ситников.

По его словам, важнее всего то, будут ли адекватно раскрыты в законопроекте понятия, которые пока на словах звучат как “оборот” и “украденные персональные данные”.

Криминализация незаконного оборота ПД может оздоровить ситуацию с участившимися утечками данных, считает Ситников.

“Вопросы вызывает то, насколько готовы к огромным затратам времени и денег на соблюдение всех требований небольшие и не технологические компании и предприниматели и насколько они заслуживают ужесточения ответственности при несоразмерной сложности и запутанности норм о ПД”, — предупреждает эксперт.

“Что значит способствовать утечкам? Кто и как будет определять степень способствования? На мой взгляд, наказание за незаконный оборот данных всё-таки должно зависеть от последствий, к которому он привел”, — считает исполнительный директор российской ИТ-компании HFLabs Константин Степанов.

Если из компании утекли данные, можно установить того, кто этому прямо или косвенно поспособствовал, но меры воздействия в любом случае должны зависеть от того, был это злонамеренный шаг или нет, говорит Степанов.

Уголовное наказание за “пробив”, к слову, есть и сейчас. На нем регулярно попадаются, например, сотрудники салонов связи. Что касается оборота данных в даркнете, то найти людей, которые стоят за их продажей, будет сложно. Скорей всего, многие из них находятся не в России, предполагает эксперт.

Напомним, по последним данным, в прошлом году в Сеть утекло 311 баз российских компаний.

На этом фоне член СПЧ Кирилл Кабанов выступил с предложением включить в качестве основания для замены паспорта утечку персональных данных.

“Гражданин должен получить право в случае подобной ситуации (утечки) по желанию заменить свой паспорт с целью предотвращения рисков мошеннических действий”, — сообщил Кабанов в своем телеграм-канале.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru