Минцифры приступило к разработке порядка сбора датасетов у бизнеса

Минцифры приступило к разработке порядка сбора датасетов у бизнеса

Минцифры приступило к разработке порядка сбора датасетов у бизнеса

Минцифры в рамках реализации требований закона об обезличивании персональных данных начало работу над регламентацией порядка сбора властями таких датасетов у бизнес-структур. Перечень оснований уже находится на стадии черновика.

По данным «Коммерсанта», документ вышел 30 октября. Речь идет о черновике распоряжения правительства, которое устанавливает перечень оснований для запроса ведомствами данных у компаний.

Всего их шесть, в том числе чрезвычайные ситуации природного и техногенного характера, а также социальные исследования для нужд госуправления.

Требование для компаний передавать правительству наборы обезличенных данных содержит закон 233-ФЗ о порядке оборота обезличенных персональных данных.

Бизнес также получит возможность анализировать собранные датасеты, не покидая периметра государственной системы, где они хранятся. Однако их выгрузка запрещена.

Пресс-служба Ассоциации больших данных в комментарии для «Коммерсанта» увидела в нынешней редакции проекта распоряжения риски избыточных затрат на широкий спектр запросов и компрометации данных клиентов операторов персональных данных:

«Процедура запросов и цели/методы объединения данных должны быть конкретизированы для каждого конкретного случая и проходить процедуры оценки риска деобезличивания и обсуждений с участием специалистов в области обезличивания и бизнес-сообщества».

Эксперты, которых опросило издание, также указывали на риски: правительство будет иметь право запрашивать у бизнеса любые данные. Нормативная база же должна устанавливать четкие правила игры с учетом интересов всех сторон.

В самом Минцифры заверили «КоммерсантЪ», что черновик от 30 октября не является итоговой версией и он будет серьезно доработан. Кроме того, представители ведомства пообещали сделать так, чтобы реализация требований не привела к значительным затратам для бизнеса.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru