Слишком данные: Госдума начала менять ФЗ-152

Слишком данные: Госдума начала менять ФЗ-152

Слишком данные: Госдума начала менять ФЗ-152

О том, что у кого-то есть дом, квартира или вилла, можно будет узнать только в том случае, если этот «кто-то» согласится сам. Такой порядок предусматривает новая редакция закона «О персональных данных» — поправки накануне были приняты Госдумой в первом чтении.

Среди авторов законопроекта — депутаты-единороссы Александр Хинштейн, Андрей Луговой, Сергей Боярский и сенатор Андрей Клишас.

В новой версии закон фактически засекречивает сведения из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН). Авторы предлагают раскрывать информацию из ЕГРН третьим лицам только с письменного согласия владельца недвижимости.

Сейчас собственник, который не желает, чтобы данные о квартире были переданы третьим лицам, должен написать отказ в их предоставлении. 

Новые поправки предлагают считать такой запрет автоматическим. Для того чтобы информация о квартире или доме стала доступна, продавец должен написать специальное согласие.

 «В результате банки и потенциальные покупатели смогут получить подтверждение, что продавцу действительно принадлежит продаваемая недвижимость, только если он того пожелает — способов заставить его это сделать не существует», — объясняет «Ъ» глава Национальный совет финансового рынка Андрей Емелин глава НСФР.

НСФР уже направил в Минцифры письмо с предложениями доработать законопроект ко второму чтению. Банки жалуются на избыточную нагрузку, которая свалится на финансовые организации. Если закон примут в таком виде, в Роскомнадзор придется сообщать о каждом трансграничном денежном переводе и письме за границу.

Оператор будет «обязан уведомить уполномоченный орган» о намерении выполнить трансграничную передачу персональных данных, то есть до самой передачи.

Как пояснил «Ъ» глава НСФР Андрей Емелин, это означает, что практически любое действие любого лица, приводящее к трансграничной передаче любых персональных данных, потребует предварительного письменного уведомления Роскомнадзора с указанием восьми видов сведений.

Это коснется любого перевода денег за границу, поскольку получателю передаются персональные данные отправителя.

В письме НСФР отмечается, что эти нормы «в существенной степени ограничивают возможности оказания финансовых услуг (например, расчетные операции, сделки на финансовых рынках) и реализации внутренних контрольных процедур, корпоративного управления и контроля в отношении обществ, находящихся за рубежом, требующих трансграничной передачи персональных данных и т. п.».

Как пояснил источник «Ъ» на банковском рынке, в Роскомнадзор придется сообщать о каждом новом сотруднике банка, участвующем в обработке персональных данных. Более того, в перечень попадает весь персонал сторонних компаний, которых банк привлекает к операциям, например, колл-центры.

Что еще нового: 

  • Законопроект требует от операторов обработки персональных данных незамедлительно сообщать о кибератаках и утечках
  • Операторы обязаны «непрерывно взаимодействовать» с государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы России
  • В три раза — с 30 до 10 дней — сокращается срок исполнения запросов, связанных с незаконной обработкой персональных данных
  • Вводится обязанность операторов ПДн прекратить дальнейшую обработку персональных данных по требованию владельца в 30-дневный срок

Тема «персональных данных» в повестке Госдумы звучит на этой неделе второй раз. Накануне в окончательном, третьем, чтении был принят проект закона, по которому продавцов товаров и услуг будут штрафовать за незаконный сбор ПДн. Должностным лицам будет грозить штраф от 5 тысяч до 10 тысяч рублей, а юридическим — от 30 тысяч до 50 тысяч рублей.

Закон вступает в силу с 1 сентября 2022 года.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru