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.

Whisper Leak: новая атака раскрывает темы диалогов с ИИ даже при шифровании

Исследователи Microsoft рассказали о новом векторе кибератаки под кодовым названием Whisper Leak. Он позволяет злоумышленникам вычислять, о чём человек разговаривает с искусственным интеллектом, даже если весь трафик зашифрован.

Наблюдая за сетевым трафиком между пользователем и языковой моделью, атакующий может анализировать размеры и интервалы передачи пакетов, чтобы определить тему диалога.

При этом содержимое сообщений остаётся зашифрованным, но характер обмена данными оказывается достаточно информативным, чтобы классифицировать разговор.

Как предупредила Microsoft, в зоне риска находятся пользователи, чей трафик может быть перехвачен — например, на уровне интернет-провайдера, в локальной сети или при подключении к общему Wi-Fi.

Исследователи отмечают, что атака может применяться для слежки за темами вроде финансовых операций, политических обсуждений или других конфиденциальных запросов.

Whisper Leak использует особенности потоковой генерации ответов (streaming mode), когда языковая модель отправляет текст постепенно, а не целиком после завершения обработки. Это даёт злоумышленнику возможность фиксировать различия в размерах и частоте пакетов данных, а затем с помощью алгоритмов машинного обучения — таких как LightGBM, Bi-LSTM и BERT — определять, к какой теме относится запрос.

 

По данным Microsoft, при тестировании многие модели — включая решения от Alibaba, DeepSeek, Mistral, Microsoft, OpenAI и xAI — показали точность классификации выше 98%. У моделей Google и Amazon результаты были лучше за счёт иной архитектуры, но и они оказались не полностью защищены.

После уведомления об уязвимости компании OpenAI, Microsoft, Mistral и xAI внедрили меры защиты. Одним из эффективных методов стало добавление случайных текстовых вставок переменной длины в ответы модели. Это делает размеры пакетов менее предсказуемыми и мешает анализировать поток данных.

Microsoft также рекомендует пользователям избегать обсуждения конфиденциальных тем при работе с чат-ботами через общественные сети, использовать VPN, по возможности выбирать непотоковые версии моделей и отдавать предпочтение сервисам, уже внедрившим защиту от подобных атак.

По сути, Whisper Leak показывает, что даже шифрование не всегда гарантирует приватность, если злоумышленник умеет «слушать» не слова, а ритм и объём разговора с искусственным интеллектом.

Подробнее о тёмной стороне искусственного интеллекта, а также угрозах, которые он несёт, можно почитать в нашей статье.

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