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.

Яндекс начнёт останавливать исходящие звонки мошенникам ещё до разговора

Яндекс расширил возможности своего определителя номера: теперь сервис предупреждает пользователей, если они сами пытаются позвонить на номер, который используется мошенниками. Новая функция доступна всем владельцам смартфонов на Android.

Ранее определитель номера в приложении «Яндекс с Алисой» и мобильном Яндекс Браузере фокусировался в основном на входящих вызовах и заранее сигнализировал о спаме и подозрительных звонках.

Однако злоумышленники адаптировались и стали действовать иначе — всё чаще они вынуждают людей звонить им самостоятельно.

Схема выглядит так: мошенники связываются с жертвой через СМС или мессенджеры, представляются сотрудниками службы поддержки банков или онлайн-сервисов и сообщают о якобы подозрительной активности в аккаунте.

Чтобы «остановить взлом», человека просят перезвонить по указанному номеру. И, как показывают данные Яндекса, в начале января 67% разговоров со злоумышленниками происходили именно по инициативе самих пользователей.

Новая функция как раз нацелена на такие случаи. Если пользователь пытается набрать номер, который система считает мошенническим, на экране появляется предупреждение. Это даёт возможность отменить вызов ещё до того, как злоумышленник выйдет на связь и начнёт психологическое давление.

Определять подозрительные номера помогают нейросети. Они анализируют сотни сигналов — от активности номера и наличия его в телефонных книгах до того, как быстро люди завершают разговоры, как часто перезванивают и жалуются ли на этот номер как на мошеннический. Если совокупность факторов указывает на угрозу, номер помечается как опасный.

По сути, определитель номера теперь работает не только как фильтр для входящих вызовов, но и как дополнительная «проверка на паузе» — в момент, когда пользователь сам готов сделать шаг навстречу мошеннику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru