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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru