Полмиллиарда за утечку: Минцифры предложило потолок оборотного штрафа

Полмиллиарда за утечку: Минцифры предложило потолок оборотного штрафа

Полмиллиарда за утечку: Минцифры предложило потолок оборотного штрафа

Верхний предел для оборотных штрафов за утечки персональных данных может составить 500 млн руб., минимальный — 5 млн руб. Минцифры прописало суммы в законопроекте об оборотных штрафах. Инициатива может привести к “дроблению” российского бизнеса, предупреждают эксперты.

О последней доработке проекта закона об оборотных штрафах за утечки пишет “Ъ”.

Размер штрафа в текущей версии документа предусмотрен в диапазоне от 5 млн до 500 млн руб.

“Верхний потолок” предусмотрен в случае, если компания допустила утечку данных повторно с момента вступления закона в силу и нарушила ряд требований регулятора, например скрывала инцидент.

Штраф будет рассчитываться от размера суммы выручки компании за календарный год, предшествующий году, в котором был выявлен инцидент.

Если инициативу примут, закон должен вступить в силу в сентябре 2023 года.

Крупные штрафы призваны повысить уровень обеспечения безопасности обработки персональных данных, говорит директор по консалтингу ГК InfoWatch Ирина Зиновкина.

“Раньше было дешевле заплатить штраф, чем внедрить средства защиты, если утечка персональных данных не влечет репутационных рисков”, — объясняет эксперт.

Инициатива стимулирует компании “провести ревизию того, что необходимо сделать в части защиты данных, и, возможно, где-то усилить меры безопасности”, считает исполнительный директор “Кросс технолоджис” Лев Фисенко.

Однако открытым остается вопрос, что будет с государственными организациями.

“Инциденты с утечками баз данных возникают и у них, будут ли налагаться аналогичные штрафные санкции и каким образом они будут рассчитываться, если у некоммерческих организаций нет оборотных средств и, соответственно, выручки?” — говорит он.

Напомним, только на прошлой неделе стало известно о возможной крупной утечке баз Госуслуг. До этого в Сеть попали данные Московской электронной школы, хотя мэрия опровергает взлом.

Введение оборотных штрафов для бизнеса может привести к “дроблению компаний”, чтобы сократить базу в случае возможных утечек, в том числе по региональным подразделениям или сфере деятельности, считает источник “Ъ” в одной из ИТ-компаний.

“Так, крупная компания может разделить доставку, профильные сервисы и основной бизнес, чтобы выручка каждого отдельного юрлица заметно уменьшилась и, соответственно, процент от нее был ниже”, — отмечает он.

Напомним, Минцифры еще 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.

Минцифры также предлагает поднять штрафы за утечки данных о здоровье, национальности, судимости, политических взглядах и сведениях об интимной жизни.

Добавим, согласно свежему исследованию, российские компании осознают высокие риски потери персональных данных, но не все готовы инвестировать в их защиту.

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