0,2 копейки на клиента: Гемотест заплатит за утечку 60 тыс. рублей

0,2 копейки на клиента: Гемотест заплатит за утечку 60 тыс. рублей

0,2 копейки на клиента: Гемотест заплатит за утечку 60 тыс. рублей

“Гемотест” оштрафовали на 60 тыс. рублей за майскую утечку. Весной в сеть попали 300 гигабайт данных, пострадали 30 млн клиентов лаборатории. Математически суд оценил ущерб в 0,2 копейки за клиента.

Решение вынес мировой суд в Новогирееве. Компания “Гемотест” оштрафована за утечку 300 гигабайт персональных данных.

ООО “Лаборатория Гемотест” назначено административное наказание в виде штрафа в размере 60 тысяч рублей, передает РИА Новости.

За утечки пока штрафуют по старым правилам. Максимум, что грозит компании на первый раз — 100 тыс. рублей. Именно столько может заплатить “Ростелеком”, потерявший в июне данные из-за инсайдера.

ПДн клиентов и сами заказы на исследования с результатами анализов “Гемотеста” попали в Сеть в начале мая. Клинико-диагностическая лаборатория подтвердила факт утечки спустя две недели.

По новому закону, принятому в июле, компания должна сообщать об утечке после обнаружения. “Штрафные” меры еще обсуждаются в Минцифры. Бизнес планируют наказывать фиксированной ставкой от объема утечки на первый раз и оборотным годовым штрафом за рецидив.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru