Минкомсвязи предлагает штрафовать за утечки персональных данных

Минкомсвязи предлагает штрафовать за утечки персональных данных

Минкомсвязи предлагает штрафовать за утечки персональных данных

Грамотное обращение с персональными данными россиян — очень важная стратегия, которой должны придерживаться все операторы и обработчики данных. В Минкомсвязи считают, что в качестве еще одной меры, призванной предотвратить утечки информации, стоит ввести штрафы для обрабатывающих данные компаний.

Исходя из опубликованного на ресурсе нормативных актов документа, депутаты планируют внести изменения в с. 13.11 Кодекса об административных правонарушениях. С текстом проекта федерального акта можно ознакомиться по этой ссылке.

За то, что в документе называется «осуществлением ненадлежащего контроля» предлагается ввести штраф в размере 1-2 тысяч рублей для физических лиц, 3-6 тысяч для должностных лиц, 5-10 тысяч для ИП и 10-13 тысяч для юридических лиц.

В случае же прямого нарушения закона физических лиц могут оштрафовать на 3-5 тысяч рублей, должностных лиц на 5-10 тысяч, ИП — 10-20 тысяч и юрлиц на 15-30 тысяч.

Также будет наказываться создание общедоступных баз, которые содержат сведения из государственных и муниципальных информационных систем персональных данных. Размер штрафов следующий: физлица — 1-2 тысячи, должностные лица — 3-5 тысяч, ИП — 10-20 тысяч, юрлица — 15-30 тысяч.

За счет введения такой системы штрафов Минкомсвязи рассчитывает улучшить защищенность персональных данных россиян.

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