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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru