Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор обратил внимание на ботов в Telegram, собирающих персональные данные российских пользователей мессенджера. Представители ведомства считают, что подобную деятельность необходимо ограничить.

В связи с неоправданным и несанкционированным сбором данных россиян Роскомнадзор направил руководству Telegram уведомление, в котором РКН призывает ограничить работу потенциально опасных ботов.

Ведомство прокомментировало свою позицию изданию «КоммерсантЪ», подчеркнув, что владельцы и авторы ботов нарушают закон о защите персональных данных, а также права субъектов данных.

Всё дело в том, что 1 марта 2021 года в России вступил в силу закон об изменении правил обработки общедоступных персональных данных. Стало быть, операторы уже не могут размещать опубликованную в интернете информацию, принадлежащую пользователям, без их согласия.

Согласно новым правилам, все онлайн-площадки должны предоставить гражданам выбор конкретных данных, которые можно собирать, использовать и обрабатывать.

Чтобы установить всех лиц, причастных к распространению конфиденциальной информации с помощью ботов в мессенджере Telegram, Роскомнадзор обратился в правоохранительные органы.

О методах борьбы с Telegram-ботами рассказал директор департамента организации работ с заказчиками компании «Газинформсервис» Роман Пустарнаков:

«К сожалению, торговля персональными данными россиян набирает обороты. Владельцы ботов уже начали активно рекламироваться в популярных каналах на платформе Telegram. Организаторы подобных сервисов зарабатывают более 200 млн рублей в год, просто продавая людям данные третьих лиц».

«Практика показывает, что эффективных методов борьбы с незаконными сервисами для сбора данных в Telegram на данный момент попросту нет: штраф за такую деятельность составляет 6 000 рублей и мало кого напугает в масштабах выручки, а блокировка таких сервисов не показывает своей эффективности».

«Необходимо действовать с владельцами подобных сервисов более решительно: на порядок увеличить размер штрафов и ужесточить ответственность. Как минимум, такие меры должны помочь значительно снизить рост популярности подобной деятельности».

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru