Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Правительство РФ обновило «Правила отнесения сведений, составляющих государственную тайну, к различным степеням секретности», сильно сократив документ.

Соответствующее постановление (№ 1868 от 30.10.2021) вступит в силу с 1 января будущего года.

Правила засекречивания информации, действующие в России с 1995 года, разработаны в соответствии с законом «О государственной тайне». Эти нормативы по идее адресованы тем, кто занимается составлением перечней сведений, потеря которых способна поставить под угрозу нацбезопасность.

Из правительственного документа в новой редакции исключен пункт, обязывающий госорганы, уполномоченные госкорпорации («Росатом» и «Роскосмос») и других владельцев важных данных придерживаться принятой системы ранжирования секретности. Таким образом, теперь непонятно, кто отвечает за неправильную оценку информации.

Удалены также разъяснения в отношении порядка составления, пересмотра и распространения списков секретных сведений. Убрано положение, в котором говорилось, каким образом производится оценка величины ущерба, возможного в случае утечки.

Осталась лишь общая рекомендация по присвоению грифов секретности:

«Степень секретности сведений, составляющих государственную тайну, должна соответствовать степени тяжести ущерба, который может быть нанесен безопасности Российской Федерации вследствие распространения указанных сведений».

Сама классификация секретных документов практически не изменилась:

  • сведения особой важности — информация о военной, внешнеполитической, экономической, научно-технической, разведывательной, контрразведывательной и оперативно-розыскной деятельности, распространение которой может причинить ущерб интересам РФ;
  • совершенно секретные сведения — такие же данные, но утечка в данном случае способна причинить ущерб интересам госоргана или отрасли экономики;
  • секретные сведения — все иные гостайны, раскрытие которых ущемляет интересы предприятия, учреждения или организации указанных выше профилей.

Степень секретности данных учитывается при оценке средств защиты информации (СЗИ) на соответствие требованиям российских регуляторов — ФСТЭК и ФСБ. Так, по уровню контроля на отсутствие недекларированных возможностей (программного кода с небезопасными функциями) СЗИ делятся на четыре группы; в три из них — ОВ, СС и С — входят средства, предназначенные для защиты сведений, составляющих гостайну.

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