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

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