Минцифры обсуждает фонд выплат пострадавшим от утечек

Минцифры обсуждает фонд выплат пострадавшим от утечек

Минцифры обсуждает фонд выплат пострадавшим от утечек

В России может появиться фонд материальной компенсации гражданам, пострадавшим от утечек персональных данных. Наполнять его планируют штрафами провинившихся компаний.

Первый раз о планах создать такой фонд заговорили в середине июля. Сами оборотные штрафы Минцифры обсуждает до сих пор.

Идею фонда выплат пострадавшим подтвердили “Ъ” три источника: два собеседника, близких к диалогу, и один — в крупной российской ИТ-компании.

Средства, по их словам, могут быть выделены из оборотных штрафов, которые компании обяжут выплачивать за утечки данных.

В Минцифры уточнили, что сейчас прорабатывается механизм компенсаций: “Нужно определить, как будет высчитываться объем, при каких условиях можно будет претендовать на выплаты, другие детали”.

Экспертам идея фонда нравится, смущает только возможная реализация.

Текущая версия законопроекта, вводящего оборотные штрафы за утечки, не учитывает интересы жертв утечек: штрафы пойдут в федеральный бюджет, отмечает директор НКО “Информационная культура” Иван Бегтин.

Однако эксперт опасается, что разработка и утверждение механизма могут занять длительное время, вплоть до года, поскольку потребует согласования с правительством, депутатами и участниками рынка.

“Создание фонда в любом случае шаг вперед, при этом компенсация должна зависеть от реального или потенциального ущерба пользователя, но определить его бывает сложно, и практики для ориентира сейчас нет”, — говорит GR-директор “СерчИнформ” Ольга Минаева.

Создание фонда для выплаты компенсаций потребует существенных административных издержек, содержания бюрократического аппарата, системы учета и распределения компенсаций, поясняет зампред комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики московского отделения Ассоциации юристов России Борис Едидин.

До сих пор неясно также, придется ли гражданам, пострадавшим от утечки, обосновывать ущерб и доказывать его, “в этом случае компенсацию смогут получить единицы”, добавляет директор центра разработки Artezio Дмитрий Паршин. Если же компенсация будет разделена между всеми жертвами утечек, то сумма на каждого может оказаться незначительной.

Вопрос повышения штрафов за утечки стал актуальным после 24 февраля. Многие компании, допустившие потерю данных клиентов, отделались выплатами в 60 тысяч рублей. Среди них Яндекс.Еда и Гемотест. Самый большой штраф “грозит” только Ростелекому — 100 тыс. рублей.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru