Законопроект об оборотных штрафах отправлен в Госдуму

Законопроект об оборотных штрафах отправлен в Госдуму

Законопроект об оборотных штрафах отправлен в Госдуму

Минцифры передало депутатам два законопроекта, которые ужесточают принципы работы с персональными данными россиян. Речь об оборотных штрафах за утечки и уголовной ответственности за кражу и продажу ПДн.

То, что в комитет Госдумы по информполитике, ИТ и связи поступили такие документы, “Ъ” подтвердили в правительстве.

О готовности бумаг на неделе говорил и глава Минцифры Максут Шадаев:

“Законопроект, предусматривающий административную ответственность за утечку, в частности, оборотные штрафы, уже готов в финальной версии, — заявил министр.

Документ описывает ответственность за утечки баз данных, фиксированный штраф при первом инциденте и оборотный — при повторном. В нём же отмечены смягчающие и отягчающие обстоятельства. Оборотный штраф для компаний может составить от 5 до 500 млн руб. Максимальная граница выставлена для допустивших утечку второй раз.

В апреле Госдума рассмотрит и законопроект об “уголовной ответственности за кражу персональных данных и создание сайтов и других каналов для их распространения”. О нем заговорили в конце прошлого года, в феврале инициативу подтвердил замглавы комитета Госдумы по информполитике Антон Горелкин.

По данным журналистов, речь идет о внесении изменений в статьи 272, 273 и 274 УК РФ. Они касаются неправомерного доступа к компьютерной информации, распространения вредоносных программ и нарушения правил эксплуатации средств хранения, обработки или передачи компьютерной информации.

Проект поправок предусматривает штраф от 300 тысяч до 2 млн рублей, а также лишение свободы в зависимости от тяжести преступления до шести лет, а в некоторых случаях — и до десяти лет.

Необходимо разделять ответственность за факт утечки и факт продажи украденных данных, прокомментировал новость основатель сервиса разведки утечек данных и мониторинга даркнета DLBI Ашот Оганесян.

По его словам, уголовная ответственность вряд ли повлияет на торговцев в даркнете — теневые форумы обеспечивают анонимность всех участников. 

Накануне мы писали о схеме ведения теневого бизнеса продажи данных с привлечением “независимых гарантов”. Больше всего новый закон может затронуть инсайдеров, говорят эксперты.

“После появления первых приговоров по новой норме стоимость инсайдерских данных, безусловно, вырастет”, — уверен Оганесян.

Закон об оборотных штрафов, который ждут уже почти год, потребует от крупных операторов персональных данных модернизации инфраструктуры и процессов обработки. Кроме того, возможные штрафы будут закладывать в бюджет, предполагают юристы. А это может привести к росту тарифов на услуги всех, кто работает с персональными данными.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru