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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru