Фонд компенсаций за утечки демотивирует бизнес вкладываться в кибербез

Фонд компенсаций за утечки демотивирует бизнес вкладываться в кибербез

Фонд компенсаций за утечки демотивирует бизнес вкладываться в кибербез

Ассоциация больших данных критикует инициативу Минцифры создать фонд компенсаций жертвам утечек. Расчет выплат “под одну гребенку” не будет учитывать реальную степень защищенности данных. В итоге бизнес перестанет инвестировать в кибербезопасность.

О позиции Ассоциации больших данных (АБД) пишет сегодня “Ъ”. В союз входят “Яндекс”, VK, Сбербанк, операторы большой тройки, “Ростелеком” и Фонд Сколково. “Ноту протеста” ИТ-игроки направили в Минцифры 21 октября.

Создание фонда компенсаций пострадавшим от утечек обсуждают с лета. Наполнять его планируют оборотными штрафами компаний, допустивших потерю данных.

В АБД считают такую инициативу нецелесообразной. На содержание фонда опять потратят бюджетные деньги, а фактические суммы компенсаций “будут непредсказуемы”.

Ассоциация полагает, что компаниям было бы эффективнее инвестировать в аудиты собственных информсистем, чем переводить деньги в фонд.

Единая методика расчета компенсации не будет учитывать реальную степень защищенности данных и виновности компании, что “демотивирует инвестировать в кибербезопасность”, следует из позиции АБД.

А возможность как раз избежать оборотного штрафа в случае нарушения могла бы стимулировать компании проводить добровольный аудит систем безопасности, отметила президент АБД Анна Серебряникова.

В 2022 году число утечек персональных данных в России резко возросло. По данным InfoWatch, за первые полгода в Сеть попало 305 баз данных. Это на 46% больше, чем год назад. Август побил даже майский рекорд по утечкам — 100 баз за месяц.

Объем похищенной информации за год увеличился более чем в 16 раз — речь идет почти о 200 млн записях. Сейчас максимальный штраф за утечку для организаций составляет 100 тыс. руб.

В начале октября стало известно о финальной версии законопроекта об оборотных штрафах. Минцифры предлагает наказывать оборотом, если в Сеть попала база с 10 тыс. записей, из которых минимум 1 тыс. человек можно точно установить. Если в базе больше 100 тыс. строк, идентифицировать должны 10 тыс. человек. Штраф составит 0,02% от оборота, но не менее 1 млн руб.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru