Минцифры предлагает штрафовать за утечки ПДн процентами от оборота

Минцифры предлагает штрафовать за утечки ПДн процентами от оборота

Минцифры предлагает штрафовать за утечки ПДн процентами от оборота

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России согласовало законопроект, который значительно повышает ответственность компаний за утечку персональных данных клиентов.

Как пишет «Ъ», инициатива предполагает штраф в 1% от оборота за сам факт утечки. «Ставка» увеличится до трех процентов, если компания попытается скрыть ЧП.

Утечки решили «взять в оборот» после громких скандалов в «Яндекс.Еде», Delivery Club и «Гемотесте». Тогда «Еду» оштрафовали всего на 60 тыс. рублей. Это возмутило общественность, а хакеров подстегнуло расширить «виртуальную карту» данными ГИБДД и маркетплейсов.

«Ъ» пишет, новые штрафы в Минцифре обсуждали 26 мая. Источник издания сообщает, что законопроект находится в финальной стадии и будет внесен в Госдуму уже на этой неделе.

Депутаты, скорее всего, поддержат инициативу.

«Бизнес должен быть мотивирован сохранять данные пользователей в безопасности, потому что штраф в 60 тыс. руб. за утечку «Яндекс.Еды» — это насмешка над здравым смыслом»,— «Ъ» цитирует слова главы комитета Александра Хинштейна.

Если закон о штрафе в 1-3% оборота будет принят, бизнесу придется увеличить траты на развитие своих систем ИБ.

Быстрая реакция на утечку или кибератаку потребует от компаний дополнительных инвестиций в софт. Не всем это по карману, отмечают эксперты.

Персональные данные сейчас обрабатывают не только крупные IT-компании и банки, но и малый бизнес. Интернет-магазины редко инвестируют в кибербезопасность, отмечает собеседник «Ъ» на ИБ-рынке.

«Если организация не вкладывается в защиту информации, оперативно провести расследование будет значительно сложнее, — объясняет изданию эксперт центра продуктов Dozor компании «РТК-Солар» Алексей Кубарев. — Часто в таких случаях компания узнает об утечке из СМИ или соцсетей».

Есть и юридическая тонкость: в России до сих пор нет нормативного определения, что именно считать «утечкой персональных данных». Неясно, и кто именно будет её подтверждать и классифицировать.

Штрафы от Минцифры напоминают принципы GDPR (General Data Protection Regulation), которые действуют в Европе. Они предусматривают оборотные штрафы за утечку данных, размер взыскание увеличивается, если компания скрыла «прокол».

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru