Apple впервые оштрафовали за отказ локализовать данные россиян

Apple впервые оштрафовали за отказ локализовать данные россиян

Apple впервые оштрафовали за отказ локализовать данные россиян

Постановление касается отказа Apple хранить информацию о российских пользователей на территории страны. Американская компания должна заплатить в казну два миллиона рублей. В Apple говорят, что в деле не тот ответчик.

Решение вынес сегодня Мировой суд Таганского района Москвы, передает Интерфакс:

"Признать Apple, Inc., виновной по ч. 8 ст. 13.11 КоАП РФ (невыполнение оператором при сборе персональных данных обязанности по обеспечению записи, систематизации, накопления, хранения персональных данных граждан РФ с использованием баз данных, находящихся на территории РФ) и назначить штраф в размере 2 млн рублей", — огласил решение судья.

Apple по этой статье штрафуют впервые. Представители техногиганта в суде заявили, что корпорация не является ответственной за сбор данных в России.

"Привлекается к ответственности не то лицо, которое занимается сбором данных в РФ. К суду привлечена компания Apple Inc., а за обработку данных отвечает Apple Distribution", — пояснил защитник.

Доводы Роскомнадзора: администратором ресурса Apple, на котором собираются данные, является компания Apple Inc:

"На сайте компании нет сведений о других юридических лицах, поэтому мы считаем, что протокол составлен верно", — заявил юрист ведомства.

В Apple полагали, что закрыли вопрос с локализацией еще три года назад. В конце 2018 американцы зарегистрировались в качестве оператора персональных данных и официально уведомили об этом Роскомнадзор.

Добавим, 26 июля тот же Таганский суд и по тому же поводу вынесет решение в отношении мессенджера WhatsApp (принадлежит Meta — признана в России экстремистской, деятельность запрещена). За повторный отказ локализовать данные российских пользователей компании может грозить от 6 млн до 18 млн рублей.

Следующие в июльской очереди за многомиллионным штрафом — музыкальный сервис Spotify, приложения Snapchat и компании Ookla LLC, она владеет сервисом по измерению скорости интернета Speedtest.

Российское представительство компании — ООО "Эппл Рус" — в декабре 2018 года официально уведомило Роскомнадзор о локализации данных российских пользователей на территории РФ, после чего она была внесена в реестр операторов персональных данных.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru