Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Минэк планирует провести эксперимент для тестирования технологии по обезличиванию персональных данных жителей России. Его участники смогут безопасно обрабатывать и объединять полученные от поставщиков данные, используя криптографические алгоритмы и другие средства защиты информации.

В течение трёх лет Ассоциация больших данных (АБД), в состав которой входят Яндекс, Сбербанк, ВКонтакте, МТС и многие другие, предлагала провести этот проект.

По мнению Минэка, государству важно выработать безопасные подходы для работы с персональными данными, а экспериментально правовой режим (ЭПР) поможет решить эту задачу.

По словам Владимира Волошина, которые передает РБК, министерство поддерживает этот эксперимент и считает важным найти способы доступа к данным, не нарушающие интересы граждан и госбезопасности.

Сейчас проект программы ЭПР ещё не дошёл до Минцифры, но будет рассмотрен в установленном порядке при поступлении.

В 2021 году были внесены поправки в закон «О персональных данных», который не прошел второе чтение. В нем говорилось о возможности компаний получать согласие клиента на обработку его персональных данных, чтобы использовать их позже в обезличенном виде.

Эксперты объясняли, что такие данные интернет-провайдеры, поставщики CRM, ретейлеры и другие могли бы продавать заинтересованным лицам (например, рекламодателям).

В июле 2023 года Минцифры предложили новую версию законопроекта, согласно которой бизнесу нужно будет предоставить персональные данные клиентов в государственную информационную систему для централизованного обезличивания. Доступ к этим данным будет иметь только государство в течение трех лет. Такое предложение бизнесу не понравилось.

В апреле 2024 года АБД выступила с предложением предоставить разработчикам ИИ доступ к данным из госинформсистем. Государство должно будет заплатить бизнесу за базу обезличенных данных, если эта информация не предназначена для предотвращения чрезвычайных ситуаций и выполнения задач по обеспечению безопасности.

Александр Журавлев, управляющий партнер юридической компании ЭБР, напомнил о важности обезличивания данных, чтобы предотвратить утечку персональной информации.

Эксперты опасаются, что такая база персональных данных в сторонней системе станет постоянной целью злоумышленников. На этом фоне практика обмена агрегированными данными между участниками рынка кажется более надежной.

О том, что инструменты для обезличивания данных не вызывают доверия, рассказал Борис Едидин, зампред комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики Московского отделения Ассоциации юристов России. Так как человек создает алгоритм обезличивания, то уже нельзя говорить о 100% безопасности метода.

Эксперты видят ЭПР как действенный инструмент регулирования рынка данных. Эксперимент позволит понять рабочие и необходимые технологии обезличивания, риски деобезличивания, а также методы смягчения рисков для владельцев персональных данных.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru