Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Оборотные штрафы за утечки данных обойдутся малому и среднему бизнесу в 400 млрд руб. в год. Цифры озвучили в Институте развития предпринимательства и экономики. Организация просит Минцифры подключить к обсуждению законопроекта не только крупные ИТ-компании, но и младших товарищей.

О письме АНО “Институт развития предпринимательства и экономики” (ИРПЭ) в Минцифры сегодня пишет “Ъ”.

У малого бизнеса нет столько денег на ИБ, как у больших игроков, “в том числе ввиду более низкой квалификации предпринимателей, ограниченных финансовых ресурсов для найма персонала и обслуживания информационных систем”.

Подсчитанные 400 млрд рублей в год за утечки малый бизнес могут разорить. Минцифры приступило к обсуждению законопроекта о введении оборотных штрафов в конце мая.

Новеллой предполагается ввести в КоАП поправки, по которым компания, допустившая утечку, может быть оштрафована на 1% от годового оборота. Размер штрафа вырастет до 3%, если бизнес попытается скрыть от регулятора факт потери данных.

“Мы опасаемся, что после такого кулуарного обсуждения инициативы субъекты МСП окажутся перед лицом законопроекта, к которому не успеют направить отзывы”, — отмечает директор ИРПЭ Наталья Назарова.

По ее словам, организация в первую очередь настаивает, чтобы в обсуждении инициативы участвовал не только узкий круг представителей крупнейших ИТ-компаний, но также бизнес-омбудсмены, эксперты комитета Госдумы по малому и среднему предпринимательству и профильные бизнес-объединения.

В Минцифры “Ъ” подтвердили получение письма, отметив, что инициатива “находится в проработке, в том числе с представителями бизнес-сообщества”.

Законопроект вызывает опасения у представителей индустрии красоты и ресторанного рынка. Омбудсмен Ассоциации предпринимателей индустрии красоты Лялья Садыкова говорит, что с ними новелла не обсуждалась, а у салонов красоты на развитие систем безопасности “однозначно не хватит ни сил, ни ресурсов”.

Омбудсмен ресторанного рынка Москвы Сергей Миронов добавляет, что малым предприятиям будет сложно закупать и обслуживать дорогостоящие системы хранения данных:

“Кроме того, в ресторанном бизнесе высокая текучка персонала, и увольняющиеся сотрудники могут продавать базы данных, наказать их за это практически невозможно”.

Малый бизнес боится и возможного шантажа: конкуренты могут угрожать жертвам кибератаками и утечками.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru