Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Эксперимент по обезличиванию персональных данных набирает обороты

Минэк планирует провести эксперимент для тестирования технологии по обезличиванию персональных данных жителей России. Его участники смогут безопасно обрабатывать и объединять полученные от поставщиков данные, используя криптографические алгоритмы и другие средства защиты информации.

В течение трёх лет Ассоциация больших данных (АБД), в состав которой входят Яндекс, Сбербанк, ВКонтакте, МТС и многие другие, предлагала провести этот проект.

По мнению Минэка, государству важно выработать безопасные подходы для работы с персональными данными, а экспериментально правовой режим (ЭПР) поможет решить эту задачу.

По словам Владимира Волошина, которые передает РБК, министерство поддерживает этот эксперимент и считает важным найти способы доступа к данным, не нарушающие интересы граждан и госбезопасности.

Сейчас проект программы ЭПР ещё не дошёл до Минцифры, но будет рассмотрен в установленном порядке при поступлении.

В 2021 году были внесены поправки в закон «О персональных данных», который не прошел второе чтение. В нем говорилось о возможности компаний получать согласие клиента на обработку его персональных данных, чтобы использовать их позже в обезличенном виде.

Эксперты объясняли, что такие данные интернет-провайдеры, поставщики CRM, ретейлеры и другие могли бы продавать заинтересованным лицам (например, рекламодателям).

В июле 2023 года Минцифры предложили новую версию законопроекта, согласно которой бизнесу нужно будет предоставить персональные данные клиентов в государственную информационную систему для централизованного обезличивания. Доступ к этим данным будет иметь только государство в течение трех лет. Такое предложение бизнесу не понравилось.

В апреле 2024 года АБД выступила с предложением предоставить разработчикам ИИ доступ к данным из госинформсистем. Государство должно будет заплатить бизнесу за базу обезличенных данных, если эта информация не предназначена для предотвращения чрезвычайных ситуаций и выполнения задач по обеспечению безопасности.

Александр Журавлев, управляющий партнер юридической компании ЭБР, напомнил о важности обезличивания данных, чтобы предотвратить утечку персональной информации.

Эксперты опасаются, что такая база персональных данных в сторонней системе станет постоянной целью злоумышленников. На этом фоне практика обмена агрегированными данными между участниками рынка кажется более надежной.

О том, что инструменты для обезличивания данных не вызывают доверия, рассказал Борис Едидин, зампред комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики Московского отделения Ассоциации юристов России. Так как человек создает алгоритм обезличивания, то уже нельзя говорить о 100% безопасности метода.

Эксперты видят ЭПР как действенный инструмент регулирования рынка данных. Эксперимент позволит понять рабочие и необходимые технологии обезличивания, риски деобезличивания, а также методы смягчения рисков для владельцев персональных данных.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru