Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор прорабатывает систему ранжирования операторов персональных данных, чтобы сократить объемы хранимых ПДн. Регулятор убежден, что разделение таких обработчиков по уровням доступа поможет эффективно бороться с утечками.

В настоящее время в реестре федеральной службы надзора числится более 950 тыс.  операторов ПДн. Среди них с большими объемами данных (свыше 1 млн записей) имеют дело менее 100.

«Стоит дифференцировать операторов данных: ввести несколько рангов, которые будут зависеть от объема накапливаемых данных, способности автономно решать сложные задачи и в целом от стратегического назначения оператора, — пояснил замглавы РКН Милош Вагнер, выступая в Питере на международном юридическом форуме (ПМЮФ). — Например, операторы первого ранга могли бы помогать операторам поменьше, взяв на себя функции по защите информации и контролю доступа к ней, по проведению аудитов и прочего. Операторам низшего ранга также стоит предоставить возможность работать с минимальным количеством данных, не накапливать их, не передавать третьим лицам».

В настоящее время россиян по любому случаю заставляют давать согласие на обработку персональных данных, и это большая проблема, считает спикер. Привязанный ссылкой документ (расшифровка набора куки, условия использования и т. п.) может содержать текст на десятках листов.

Стремясь получить нужный доступ, многие принимают условия, не вдаваясь в подробности,  и в итоге их данные могут разойтись по 20-30 организациям, с которыми потом придется контактировать.

Действующий с 2006 года Закон об обработке персональных данных (№152 –ФЗ), по мнению Вагнера, давно требует модернизации. Назрели, к примеру, поправки, предусматривающие простой механизм отказа от обработки персданных — за один клик.

Необходимо также составить детальные инструкции по хранению такой информации для операторов ПДн и узаконить их право на использование доверенных систем идентификации. В случае утечки базу обезличенных идентификаторов и транзакционных данных будет сложно расшифровать и использовать со злым умыслом.

В начале текущего года эксперты отметили, что объем утечек в России существенно возрос. По данным РКН, с января в Сеть было слито свыше 510 млн записей ПДн; регулятор при этом зафиксировал лишь 19 фактов утечки. По итогам 2023 года эти показатели составили 300 млн и 168 соответственно.

Ввиду роста угрозы Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) запустил онлайн-сервис проверки утечек, аналогичный Have I Been Pwned. С его помощью пользователи смогут самостоятельно контролировать сохранность своих 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