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.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru