Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор предлагает ввести единые стандарты для обработки персональных данных, которые предусматривали бы сбор минимально необходимого их набора. Пока данная инициатива находится на стадии подготовки.

О разработке таких предложений РБК сообщил неназванный представитель ведомства.

Они направлены на то, чтобы организации смогли собирать только те данные, которые им действительно необходимы, а сама процедура будет отрегулирована на законодательном уровне, а не по согласию граждан, как сейчас. Кроме того, данные могут собираться не напрямую, а через уполномоченные органы.

Пока же, как заявил представитель регулятора, персональные данные многие компании собирают, что называется, «на всякий случай», без четкой цели. Число операторов персональных данных в России, по оценке главы профильного комитета Госдумы Александра Хинштейна, более 5 миллионов, и далеко не все из них в состоянии обеспечивать высокий уровень сохранности любых данных. Депутат предлагал создать институт доверенных операторов:

«Не уверены в надежности защиты? Не хотите вкладываться в инфобез? Отдайте ПД профессионалам, которых, в свою очередь, будет контролировать и верифицировать государство. А в случае необходимости — по зачищенным каналам вы всегда получите доступ к требуемым данным».

Опрошенные изданием эксперты данную инициативу оценили неоднозначно. По оценке основателя Privacy Advocates Алексея Мунтяна, она будет бизнесом просто саботироваться, поскольку эти ограничения затрудняют работу с данными. Однако ее реализация станет значимым шагом в наведении порядка в обработке персданных в условиях отсутствия гибкости в регулировании.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru