Не доработали: бизнес просит еще раз поправить закон о персональных данных

Не доработали: бизнес просит еще раз поправить закон о персональных данных

Не доработали: бизнес просит еще раз поправить закон о персональных данных

ИТ-бизнес попросил Минцифры в очередной раз доработать поправки к закону “О персональных данных”. Речь о сборе обезличенной информации. В новую версию проекта могут вернуть положение о едином согласии.

Отмотать закон назад просит бизнес, пишет сегодня “Ъ”. Об этом говорится в протоколе заседания рабочей группы “Нормативное регулирование” АНО “Цифровая экономика”. В июле решили, что центр компетенций “Сколково” при участии ЦБ и бизнеса подготовит для Минцифры обоснование для этой нормы.

Первая версия законопроекта подразумевала, что гражданин может дать одно согласие сразу на несколько целей обработки его данных, в том числе и обезличивание. После этого бизнес будет свободно их использовать. Минцифры трижды вносило изменения в документ. Третью версию одобрило правительство. По ней бизнес должен передавать уже обезличенные данные государству, которое будет их использовать для развития ИИ и других собственных нужд.

В июле Минцифры разработало новый вариант поправок, по которым бизнес по запросу будет передавать персональные данные своих клиентов государству, которое уже будет их обезличивать и формировать дата-сеты для обучения ИИ. Бесплатный доступ к этим данным Минцифры предлагает предоставить российским разработчикам, а также госорганам “для государственного и муниципального управления”. В этой версии необходимость получения единого согласия гражданина для разных целей обработки исчезла.

По итогам июльского заседания было предложено вернуться к обсуждению ранее согласованных формулировок и совместно с Минцифры доработать их, рассказали в пресс-службе АНО “Цифровая экономика”.

Документ представят на площадке АНО “Цифровая экономика” до начала осенней сессии Госдумы. Два источника, присутствовавших на другом заседании с участием Минцифры, уточнили, что его участники также обсуждали возможность отказа от идеи безвозмездной передачи бизнесом данных государству.

Цели запросов государством коммерческих данных должны быть очень конкретными — основанием для таких запросов могут быть события уровня чрезвычайных ситуаций или, например, пандемии, “во всех остальных случаях государство не может получать данные от бизнеса, так как это ведет к монополизации рынка”, подчеркивает директор по стратегическим проектам Института исследований интернета Ирина Левова.

В своей первой редакции проект поправок решал давнюю проблему компаний — в одном согласии может быть указана всего одна цель использования: такое ограничение создавало горы бумажной работы для отдела кадров, отметил преподаватель Moscow Digital School Олег Блинов.

“Предлагаемая бизнесом редакция позволяла вписать в согласие не одну, а сразу несколько целей”, — говорит Блинов.

В условиях, когда подписание “согласий” уже стало ритуальным действием, а не осмысленным выбором, полагает эксперт, такой шаг представляется разумным.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru