Бизнес критикует проект ФСБ о передаче данных пассажиров такси

Бизнес критикует проект ФСБ о передаче данных пассажиров такси

Бизнес критикует проект ФСБ о передаче данных пассажиров такси

Идея ФСБ собирать с агрегаторов такси данные о геолокации и платежах обернется “многомиллиардными затратами”. Так считают в АНО “Цифровая экономика”. Понятия размыты, а некоторые формулировки дублируют уже имеющиеся требования.

Круглосуточная передача ФСБ информации от сервисов такси несет риски для бизнеса в отсутствие существенных преимуществ для государства. Такое заключение на проект силового ведомства дали в АНО “Цифровая экономика”. Текст документа оказался в распоряжении РБК.

Кроме того, инициатива силовиков налагает на всю ИT-отрасль существенные финансовые издержки, считают участники рынка. 

Председателем набсовета АНО является вице-премьер Дмитрий Чернышенко, также в состав совета входят министр экономического развития Максим Решетников, министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев и представители крупнейшего российского бизнеса.

Формулировка одного из пунктов постановления, предложенная ФСБ, предполагает, что не только службы такси будут обязаны передавать информацию о платежах и геолокацию, а все организаторы распространения информации (ОРИ), опасаются в АНО “Цифровая экономика”.

Последние сейчас обязаны предоставлять ФСБ и другим уполномоченным госорганам данные о действиях пользователей, включая содержимое переписки. К ним относятся более 300 организаций, в том числе “Яндекс” и его сервисы, а также “Пикабу”, LiveJournal, Habr, Тинькофф Банк, “Авито”, VK и другие.

Помимо этого у АНО возникли и другие “концептуальные замечания”.

В проекте, например, не раскрыто понятие и объем “электронного мониторинга геолокации” и не указано, чью конкретно геолокацию (пассажира или водителя) нужно передавать ФСБ.

Более того, у служб заказа такси нет технической возможности передавать данные о геолокации в режиме реального времени.

Сам мониторинг геолокации дублирует данные, которые уже запрашиваются у сотовых операторов в рамках СОРМ.

В проекте не раскрыто понятие и объем “средства платежа”, а текущая формулировка допускает возможность запрашивать у служб заказа легкового такси неограниченную финансовую информацию о пользователях, которой те не владеют.

Для хранения данных сервисы такси будут вынуждены создавать новые базы, для этого потребуются дополнительные расходы.

По оценке АНО “Цифровая экономика”, в случае принятия проекта в текущем виде службы такси будут вынуждены дополнительно понести “многомиллиардные затраты” и тратить около 10% от реализации на ежегодное обслуживание новых требований.

Закон о такси был принят в конце 2022 года. Служба заказа такси обязана предоставлять федеральному органу исполнительной власти в области безопасности доступ к информационным системам и базам данных, но не автоматически, а по запросу.

В марте ФСБ разработала проект постановления правительства, в котором предложила обязать агрегаторы такси предоставлять во внесудебном порядке “круглосуточный удаленный доступ к информационным системам и базам данных, используемым для получения, хранения, обработки и передачи заказов легкового такси”.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru