Оборотные штрафы за утечки начнутся с 10 тысяч пострадавших

Оборотные штрафы за утечки начнутся с 10 тысяч пострадавших

Оборотные штрафы за утечки начнутся с 10 тысяч пострадавших

Компании получат оборотные штрафы, если допустят утечку информации более чем 10 тыс. субъектов персональных данных. Такой вариант обсуждается в Минцифры. Законопроект обещают показать в середине сентября.

О подвижках в работе над законопроектом о штрафах за утечки пишет сегодня РБК. Обсуждение началось еще в мае, после громких скандалов с Яндекс.Едой, Delivery Club и Гемотестом.

Обсуждалось, что штраф составит от 1% до 3% оборота. Однако крупные ИТ-компании просили смягчить формулировки документа. Как альтернативу они предлагали трехступенчатую систему наказания: предупреждение за первую утечку; крупный штраф — за вторую; при третьей утечке выплачивается оборотный штраф.

В середине июля Минцифры сообщало, что обсуждаемые предложения включают следующие:

  • штрафы будут применяться в два этапа: за первую утечку — фиксированный (размер зависит от объема данных), при повторной утечке станет применяться оборотный штраф. Будут установлены границы, “от” и “до” какого процента от выручки можно будет взыскать оборотный штраф;
  • будут учитываться смягчающие и отягчающие обстоятельства при определении размера штрафа. Вкладывалась ли компания в защиту информации или пыталась скрыть утечку;
  • будет определено, как устанавливать вину конкретной компании за утечку данных: как отличить, произошла ли новая утечка или мошенники выдают за нее данные из разных баз, слитых ранее;
  • рассматривалась возможность создания специального фонда, в который будут перечислять собранные штрафы и из которого станут выплачивать компенсации гражданам, пострадавшим от утечек.

Сейчас обсуждается, что оборотный штраф может грозить компаниям в том числе и за первую утечку, если она коснулась более 10 тыс. субъектов персональных данных.

Среди смягчающих обстоятельств, которые “позволят снизить штраф вплоть до фиксированного значения в несколько миллионов”, источник издания назвал такие: если компания выявила утечку, публично призналась, активно проводила расследование, помогала надзорным органам и в рамках расследования выяснилось, что утечка не произошла по причине нарушения требований информационной безопасности.

Вопрос создания фонда для компенсации ущерба еще прорабатывается с отраслью. Участники обсуждения хотят создать такой механизм, чтобы этот “фонд не позволил откупиться от утечки”.

Еще один источник РБК на ИТ-рынке говорит, что обсуждение формулировок законопроекта продолжается и они еще могут поменяться. Например, ранее в ходе обсуждений звучали предложения ввести личную уголовную ответственность за утечки персональных данных, но “пока от этой идеи вроде отказались”.

Предварительные сроки предоставления документа — середина сентября.

“Ищем компромисс с бизнесом и отраслью. Минцифры выступает за ужесточение и усиление ответственности за утечки персональных данных. Но задача не в самих штрафах, дополнительная ответственность в виде оборотных штрафов побудит бизнес инвестировать в развитие инфраструктуры информационной безопасности и защиту персональных данных пользователей”, — говорят в министерстве.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru