Штрафы за утечку сведений о здоровье могут ужесточить

Штрафы за утечку сведений о здоровье могут ужесточить

Штрафы за утечку сведений о здоровье могут ужесточить

Минцифры предлагает поднять штрафы за утечки данных о здоровье, национальности, судимости, политических взглядах и сведениях об интимной жизни. Новелла содержится в новой версии законопроекта об оборотных штрафах за утечки ПДн, который обсуждают с весны.

О предложении поднять штрафы за потерю данных специальной категории пишут “Ведомости”. Утечка таких ПДн будет считаться отягчающим обстоятельством.

По словам представителя Минцифры, пункт о более жесткой ответственности за утечки отдельных категорий данных обсуждается министерством с отраслью с лета.

"Такие ПД относятся к наиболее чувствительным, поэтому мы добавили этот пункт в перечень отягчающих обстоятельств", — отметил он.

К спецкатегории относятся данные о состоянии здоровья, о наличии судимости, религиозных убеждениях и тому подобное, поясняет бизнес-консультант по информационной безопасности (ИБ) Positive Technologies Алексей Лукацкий.

К такой информации также относятся данные о расовой и национальной принадлежности, политических взглядах, интимной жизни, добавляет партнер адвокатского бюро "Юрлов и партнеры" Глеб Ситников.

Биометрические данные — это биометрия лица, отпечатки пальцев и все те сведения, которые характеризуют физиологические и биологические особенности человека.

Пока не сообщается, как именно факт утечки специальной категории данных будет влиять на решение о сумме штрафа.

Рост утечек начался весной. Тогда в сеть выложили данные сервисов “Яндекс.Еда” и Delivery Club, а также медицинской лаборатории “Гемотест”. Сервисы доставки оштрафовали на 60 тыс. рублей, а персональные данные из медцентра оценили в 0,2 копейки за клиента.

Из других нововведений последней версии законопроекта об утечках — смягчающие обстоятельства. К ним Минцифры предлагает отнести компенсацию большинству пострадавшим от утечек и добровольный аудит защищенности данных.

Минцифры весной заявило о намерении ввести оборотные штрафы для компаний, допустивших утечку персональных данных. 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.

Законопроект критикует Ассоциация больших данных (АБД), в которую входят интернет-компании, операторы связи и банки. Свои замечания ассоциация направила в Минцифры. Бизнес просит министерство пересмотреть размеры штрафов в сторону их уменьшения.

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

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

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