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

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru