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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru