Повторный отказ заземлить ПДн россиян может стоить WhatsApp 18 млн рублей

Повторный отказ заземлить ПДн россиян может стоить WhatsApp 18 млн рублей

Повторный отказ заземлить ПДн россиян может стоить WhatsApp 18 млн рублей

Дело в отношении WhatsApp LLC завели в Москве накануне. Мессенджер продолжает собирать данные российских пользователей за пределами страны. Теперь компании грозит от 6 млн рублей до 18 млн рублей.

Заседание назначили на 28 июля, дело рассмотрит Таганский районный суд. Об этом сообщает портал мировых судей Москвы.

Дело возбуждено по протоколу Роскомнадзора, уточняет РИА “Новости”. Речь идет о ч.9 статьи 13.11 Кодекса об административных нарушениях — повторный отказ локализовать данные российских пользователей на территории страны.

Прошлым летом WhatsApp уже заплатил за отказ “заземлить” данные 4 млн рублей. Сейчас “вилка” штрафа — от 6 млн до 18 млн рублей.

То же самое касается музыкального сервиса Spotify и компании Snap (владелец приложения Snapchat). На них завели дела по той же статье КоАП. Каждому грозит штраф до 6 млн рублей.

WhatsApp принадлежит Meta, она признана в России экстремистской. Деятельность компании запрещена, но сам мессенджер под эмбарго не попал. Год назад WhatsApp,Twitter (заблокирована в России) и Facebook (запрещена и заблокирована) оштрафовали на общую сумму в 36 млн рублей.

По закону о персональных данных оператор должен собирать и хранить ПДн россиян на территории страны. Накануне Госдума приняла новый вариант 152-ФЗ, но это норма там остаётся.

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