Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

В настоящее время проблема защиты персональных данных является одной из наиболее актуальных для российских компаний. Это обусловлено тем, что 26 января 2007 года вступил в силу Федеральный закон «О персональных данных», в котором сформулированы требования по защите персональных данных. Необходимо отметить, что требования данного закона являются обязательными как для коммерческих, так и государственных организаций. При этом, согласно статье 25, информационные системы должны быть приведены в соответствие с требованиями настоящего Федерального закона не позднее 1 января 2010 года.

В первой половине 2008 года ФСТЭК (Федеральной службой по техническому и экспортному контролю) были разработаны технические требования по защите персональных данных. Данные требования ФСТЭК являются основой для реализации проектов по построению систем обеспечения безопасности персональных данных, соответствующих требованиям Федерального закона. Такая система представляет собой комплекс организационных, программно-технических и организационно-методических мер по защите персональных данных.

Компания «ДиалогНаука» оказывает консалтинговые услуги по проведению оценки соответствия (аудита безопасности) требованиям Федерального закона «О персональных данных». Процесс оценки состоит из следующих основных этапов, каждый из которых предусматривает выполнение определённого перечня задач:
- разработка регламента (технического задания) на выполнение работ;
- определение информационных систем, обрабатывающих персональные данные;
- классификация информационных систем;
- анализ бизнес-процессов компании с точки зрения соответствия положениям Федерального закона «О персональных данных»;
- разработка частной модели угроз безопасности персональных данных;
- анализ имеющихся в распоряжении мер и средств защиты;
- оценка соответствия техническим требованиям ФСТЭК по защите персональных данных;
- разработка рекомендаций по устранению выявленных замечаний.

В завершении процедуры аудита его результаты оформляются в виде отчётного документа, который предоставляется Заказчику. В общем случае этот документ состоит из следующих основных разделов:
описание границ, в рамках которых был проведён аудит безопасности;
описание структуры автоматизированной системы Заказчика;
методы и средства, которые использовались в процессе проведения аудита;
описание выявленных несоответствий требованиям по защите персональных данных;
рекомендации по устранению выявленных несоответствий требованиям Федерального закона «О персональных данных»;
предложения по плану реализации первоочередных мер, направленных на устранение выявленных недостатков.

В случае появления вопросов или интереса к описанной услуге, пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону +7 (495) 980-67-76 или со страницы «Контакты», адресовав вопрос в «Коммерческий отдел». 

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru