ФЗ "О персональных данных" подвергся изменениям

ФЗ "О персональных данных" подвергся изменениям

В конце прошлой рабочей недели Государственная Дума РФ приняла законопроект, который вносит ряд поправок в Федеральный закон №152. Основная цель вносимых корректировок - уточнение и дополнение некоторых положений, вызывавших нарекания как у операторов персональных данных, так и у чиновников профильных государственных ведомств.


Судьба этого ФЗ сложна: хотя он был принят еще в 2006 году, вступление его в силу несколько раз переносилось на более поздние сроки - в связи с тем, что операторы не успевали подготовить свои информационные системы к его требованиям, а законодательная власть не спешила дополнять нормативно-правовую базу необходимыми подзаконными актами. В итоге закон обрел полную силу лишь 1 июля сего года; тогда же российский парламент рассмотрел и вышеупомянутые поправки.

Законопроект № 282499-5 "О внесении изменений в Федеральный закон "О персональных данных" был принят во втором чтении. Согласно заявлению руководителя думского комитета по конституционному законодательству и госстроительству Владимира Плигина, это - "компромиссный, выверенный вариант"; он учитывает ряд замечаний, которые ранее высказывались относительно неоднозначных положений ФЗ №152.

В новой редакции закона конкретизированы определения базовых понятий ("персональные данные", "оператор" и др.), а также дополнен перечень случаев, когда допускается обработка персональных данных. В частности, в упомянутый перечень входят теперь такие условия, как достижение целей, предусмотренных международным договором РФ или законом, выполнение оператором возложенных на него обязательств и полномочий (опять-таки в рамках законодательства РФ), осуществление правосудия или исполнение судебного акта, а также совершение профессиональной деятельности (журналистской, научной, литературной и т.п. - при условии, что права и законные интересы субъекта не нарушаются).

Появились у операторов и новые обязанности. Так, в случае соответствующего запроса со стороны субъекта оператор должен в течение 30 дней предоставить ему информацию о том, какие относящиеся к нему персональные данные имеются в его распоряжении, а также обеспечить субъекту возможность с ними ознакомиться. Если же запрос не может быть выполнен, то в тот же срок субъекту должен быть дан мотивированный отказ в письменной форме.

Если же субъект предоставляет оператору сведения о том, что персональные данные, им обрабатываемые, являются неполными, то надлежащие изменения и дополнения необходимо будет внести в срок, не превышающий семи рабочих дней. В тот же срок оператор обязан и уничтожить персональные данные, если субъект или его представитель подтвердят, что данные были получены незаконно либо не являются необходимыми для заявленных целей обработки.

Pravo.Ru

Письмо автору

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru