Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Согласно результатам исследования, проведенного Ассоциацией больших данных (АБД) совместно с ВЦИОМом и маркетинговой компанией Ipsos, большинство россиян нейтрально относятся к сбору ПДн. Пользователи даже готовы поделиться такими данными с бизнесом и госорганами, если это поможет улучшить качество сервиса.

Чтобы получить представление об осведомленности граждан и восприятии темы данных, партнеры работали не покладая рук три месяца (с июля по сентябрь этого года). Они изучали публикации в СМИ и соцсетях, беседовали с представителями экспертного сообщества и провели два опроса; в первом приняли участие 1600 респондентов из 70 регионов России, во втором — 40 добровольцев фокус-группы.

В ответ на вопрос о цели сбора ПДн 42% опрошенных указали оценку товаров и услуг, 28% — улучшение сервиса, 25% — подтверждение личности. Определяя безопасность веб-сервиса, россияне обычно руководствуются такими критериями, как известность бренда, время существования на рынке, протекция со стороны государства, наличие положительных отзывов от знакомых.

Исследование также показало, что большинство респондентов готовы предоставить свои данные в обмен на улучшение сервиса. По словам АБД, аналогичные результаты дают иностранные исследования. Так, почти две трети британцев и американцев не прочь поделиться ПДн, если это обеспечит персонализированный подход, повысит прозрачность и контроль над данными.

В то же время 79% иностранцев заботит безопасность обработки и хранения данных; схожие настроения наблюдаются и в России. Наши соотечественники опасаются, что их ПДн попадут в недобрые руки, и они в итоге потеряют деньги или репутацию.

В качестве примеров несанкционированного использования данных россияне чаще всего называли слив номера телефона и навязчивые спам-звонки. Получив телефонный вызов или СМС-сообщение от незнакомой организации, 79% респондентов склонны заподозрить утечку.

На восприятие темы данных в России, согласно результатам, влияют публикации в СМИ и социальных сетях, личный опыт и рассказы знакомых. О защите ПДн основная масса пользователей осведомлена слабо и считает, что компании должны предоставлять больше сведений об используемых механизмах. Российским пользователям также не хватает контроля над своими данными, информации о случаях предотвращения утечек и знаний о мерах борьбы с последствиями.

Примечательно, что молодые люди в возрасте от 18 до 24 лет лучше чувствуют свою ответственность за сохранность ПДн: среди основных причин злоупотреблений 24% таких респондентов назвали небрежность владельца — против среднестатистических 15% по выборке. К сожалению, молодежь также более самонадеянна; 47% представителей этой возрастной группы убеждены, что несанкционированное использование их данным не грозит.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru