Законопроект о регулировании big data встретил резкую критику экспертов

Законопроект о регулировании big data встретил резкую критику экспертов

Законопроект о регулировании big data встретил резкую критику экспертов

Специалисты АНО «Цифровая экономика» не одобряют законопроект о регулировании оборота big data. В некоммерческой организации подчеркивают, что принятие этого документа может усугубить отставание России в технологическом плане, а также потребует немалых бюджетных вливаний.

На прошедшем вчера заседании комитета Госдумы депутаты приняли решение вернуть соответствующий законопроект его автору Михаилу Романову, представляющему «Единую Россию». Романов внес документ 23 октября.

В качестве основной причины законодатели отметили, что создание реестра компаний, которые будут обрабатывать большие пользовательские данные (БПД), потребует выделения бюджетных средств — это изначально документом не предусматривалось.

Кроме этого, негативную оценку инициатива получила от представителей АНО «Цифровая экономика», где отметили, что в документе отсутствует предмет регулирования. Накладываемые законопроектом ограничения могут сыграть против развития российских технологий, считают в организации.

Также депутаты с экспертами сошлись во мнении, что Роскомнадзор будет дополнительно нагружен, а увеличение его финансирования никак не учтено.

Более того, эксперты, чье мнение передает «Ъ», отметили практически полное соответствие определения БПД и положений закона «О персональных данных».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru