Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор предложил ранжировать операторов ПДн по степени полномочий

Роскомнадзор прорабатывает систему ранжирования операторов персональных данных, чтобы сократить объемы хранимых ПДн. Регулятор убежден, что разделение таких обработчиков по уровням доступа поможет эффективно бороться с утечками.

В настоящее время в реестре федеральной службы надзора числится более 950 тыс.  операторов ПДн. Среди них с большими объемами данных (свыше 1 млн записей) имеют дело менее 100.

«Стоит дифференцировать операторов данных: ввести несколько рангов, которые будут зависеть от объема накапливаемых данных, способности автономно решать сложные задачи и в целом от стратегического назначения оператора, — пояснил замглавы РКН Милош Вагнер, выступая в Питере на международном юридическом форуме (ПМЮФ). — Например, операторы первого ранга могли бы помогать операторам поменьше, взяв на себя функции по защите информации и контролю доступа к ней, по проведению аудитов и прочего. Операторам низшего ранга также стоит предоставить возможность работать с минимальным количеством данных, не накапливать их, не передавать третьим лицам».

В настоящее время россиян по любому случаю заставляют давать согласие на обработку персональных данных, и это большая проблема, считает спикер. Привязанный ссылкой документ (расшифровка набора куки, условия использования и т. п.) может содержать текст на десятках листов.

Стремясь получить нужный доступ, многие принимают условия, не вдаваясь в подробности,  и в итоге их данные могут разойтись по 20-30 организациям, с которыми потом придется контактировать.

Действующий с 2006 года Закон об обработке персональных данных (№152 –ФЗ), по мнению Вагнера, давно требует модернизации. Назрели, к примеру, поправки, предусматривающие простой механизм отказа от обработки персданных — за один клик.

Необходимо также составить детальные инструкции по хранению такой информации для операторов ПДн и узаконить их право на использование доверенных систем идентификации. В случае утечки базу обезличенных идентификаторов и транзакционных данных будет сложно расшифровать и использовать со злым умыслом.

В начале текущего года эксперты отметили, что объем утечек в России существенно возрос. По данным РКН, с января в Сеть было слито свыше 510 млн записей ПДн; регулятор при этом зафиксировал лишь 19 фактов утечки. По итогам 2023 года эти показатели составили 300 млн и 168 соответственно.

Ввиду роста угрозы Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) запустил онлайн-сервис проверки утечек, аналогичный Have I Been Pwned. С его помощью пользователи смогут самостоятельно контролировать сохранность своих данных.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru