ФСТЭК России ужесточает требования к разработчикам защиты данных

ФСТЭК России ужесточает требования к разработчикам защиты данных

ФСТЭК России ужесточает требования к разработчикам защиты данных

ФСТЭК России предложил распространить требования к информбезопасности для госсектора на коммерческие компании, организующие защиту государственных данных. Для этого регулятор подготовил проект указа президента. Таких игроков на рынке много.

На проект указа президента, разработанного ФСТЭК и размещенного на портале правовых актов, обратил внимание “Ъ”.

Документ устанавливает правила защиты информации в российских организациях, а также закрепляет создание государственной организационной системы защиты информации.

Система, по замыслу ФСТЭК, будет состоять из “органов и организаций, выполняющих функции по защите информации и используемых ими средств защиты”.

Приказ также закрепляет шесть категорий участников системы, в том числе органы безопасности — ФСТЭК и ФСБ России, организации, имеющие полномочия на сертификацию средств защиты, и компании, оказывающие услуги в области защиты государственной информации.

Речь идет не обо всех участниках рынка, а о тех, кто работает с государственной информацией, что в документе называется “информацией, обладателями которой являются РФ и ее субъекты”, объясняет глава аналитического центра Zecurion Владимир Ульянов.

“То есть требования будут распространяться на подрядчиков по обеспечению безопасности государственных информсистем”, — уточняет он.

Проект серьезно расширяет круг компаний, на которые распространяются требования ФСТЭК, уточняет собеседник “Ъ” на рынке.

“В России почти все организации в области информбезопасности работают либо напрямую с госсектором, либо с организациями, которые имеют дело с информацией, конечным обладателем которой является государство”, — говорит он.

Также, по его словам, раньше требования по сертификации средств защиты информации и аттестации защищенности распространялись только на системы, имеющие статус государственных.

Указ расширяет перечень объектов, для которых сертификация и аттестация становятся обязательными.

Кроме того, добавляет источник “Ъ”, расширяется перечень систем, в отношении которых необходимо проводить анализ защищенности.

Эксперты считают, что приказ позволит обеспечить равномерный уровень защиты государственной информации, но при этом “повысит нагрузку на ответственных заместителей руководителей компаний, так как повлечет за собой больше отчетности и согласований с регулятором”.

В будущем для организаций, упомянутых в документе, могут появиться и другие обязательства.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru