0,02% от оборота: Минцифры закончило со штрафами за утечки

0,02% от оборота: Минцифры закончило со штрафами за утечки

0,02% от оборота: Минцифры закончило со штрафами за утечки

Минцифры подготовило новую версию законопроекта об оборотных штрафах. За утечку персональных данных компания может заплатить 0,02 оборотного штрафа. Правда, сначала нужно будет доказать достоверность потерянных сведений.

О финальной версии законопроекта по штрафам за утечки пишут “Ведомости”. За сливы, не позволяющие идентифицировать достаточное количество субъектов персональных данных, штрафы налагаться не будут.

“Достаточным”, по мнению Минцифры, является показатель в 10% от минимального объема самой утечки.

Оборотные штрафы включатся, если из “утекших” 10—100 тыс. ПДн удастся верифицировать 1 000. Если объем утечки превышает 100 000 записей, то принадлежность должна определяться у 10 000 субъектов.

Для руководителей компании, допустившей утечку данных от 10 000 до 100 000 субъектов, штраф составит 200 000 — 400 000 рублей.

Для ИП и юрлиц штраф — 0,02% от оборота, но не менее 1 млн рублей.

В первой редакции законопроекта предлагалось штрафовать компанию на 1% от годовой выручки за сам факт утечки и на 3%, если она не сообщила о ней вовремя.

В последней редакции документа такой порядок штрафа предусматривается только для компаний, допустивших утечку более 100 000 записей.

Новая версия смягчает меры наказания в случае, если компания потеряла данные впервые и сама предприняла действия по защите информации.

В позиции Минцифры по поводу статуса законопроекта отмечается, что добровольный аудит систем информационной безопасности компании может рассматриваться “как смягчающее обстоятельство” и подтверждать меры, принятые для защиты от утечек.

Персональные штрафы вводятся для чиновников и госслужащих в органах власти, для которых неприменимы оборотные штрафы, полагает бизнес-консультант по информбезопасности Positive Technologies Алексей Лукацкий.

По словам основателя и гендиректора “Бюро цифровых технологий” Виталия Зарубина, персональная ответственность — это “не совсем то направление, в котором нужно смотреть”. При этом штраф с оборота он назвал “допустимым и логичным”.

Оборотные штрафы за утечки обсуждаются с весны. Тогда в сеть попали данные пользователей «Яндекс Еды», Delivery Club и клиентов Гемотеста. Сервисы доставки оштрафовали на 60 тыс. рублей, а персональные данные из медцентра оценили в 0,2 копейки за клиента. В августе появилась информация, что оборотные штрафы могут пойти в фонд пострадавших от утечек.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru