У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

В российской Ассоциации больших данных (АБД) разработали концепцию отраслевого стандарта защиты данных. Инициатива, которая может быть воплощена в жизнь в ближайшие месяцы, направлена на повышение эффективности мер ИБ и минимизацию киберрисков.

Концепция, предложенная ключевыми игроками ИТ-рынка, определяет надежные подходы к хранению и сбору данных, а также методики совершенствования системы информационной безопасности. Кроме того, в отрасли вводится прозрачный механизм добровольной оценки соответствия новому стандарту, которая должна проводиться на ежегодной основе.

Оцениваться при этом, как выяснили «Ведомости», будут процессы организации и управления защитой данных, политики о защите информации, планы мероприятий по отработке угроз. На оценку (предусмотрена балльная система по метрикам) будут также влиять такие аспекты ИБ, как выявление уязвимостей, реакция на внештатные ситуации, тренинги и подготовка персонала.

Операторами аудита могут стать экспертные группы, составленные из специалистов проверяемой компании и профильных сторонних организаций.

Чем масштабнее базы данных (более 500 тыс. записей) и выше уровень киберугроз, тем жестче требования к безопасности инфраструктуры. В таких компаниях должны быть предусмотрены следующие меры защиты:

  • управление учетными записями пользователей;
  • оперативное изменение доступа к различным системам;
  • двухфакторная аутентификация (2FA);
  • белые и черные списки софта и ПАК;
  • специализированное подразделение по защите информации;
  • реагирование на ИБ-инциденты в течение 36 часов;
  • план действий персонала на случай отказов и сбоев в работе.

В АБД входят крупнейшие российские ИТ-компании, операторы связи, банки; среди участников числятся «Яндекс», VK, «Ростелеком», МТС, «Мегафон», «Билайн», «Сбер», «Тинькофф Банк», ВТБ, Газпромбанк, «Авито». Все эти операторы данных готовы следовать новому стандарту и добровольно проходить аудит на соответствие.

Предполагается, что соблюдение стандарта позволит также уменьшить размер оборотного штрафа за утечки. Вводящий такую ответственность законопроект (обсуждается уже полтора года, но пока не принят) предусматривает эту возможность при условии, что компания-нарушитель проведет сертификацию инфраструктуры в соответствии с требованиями безопасности.

«Концепция отраслевого стандарта защиты данных и его аудита — важная инициатива ключевых игроков отрасли, которые осознают свою ответственность и задают ориентир для всех операторов данных, — комментирует директор по стратегическим проектам АБД Ирина Левова. — Компании планируют проводить такой аудит не реже одного раза в год и таким образом подтверждать высокий уровень их систем информационной безопасности. Это позволит гарантировать наивысшую степень защиты данных на уровне отрасли».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru