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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru