Российское правительство сочло криминализацию дипфейков преждевременной

Российское правительство сочло криминализацию дипфейков преждевременной

Российское правительство сочло криминализацию дипфейков преждевременной

В Госдуму РФ внесен законопроект, предусматривающий уголовную ответственность за использование дипфейков в противоправных целях. Кабмин счел, что документ требует доработки: нормы для технологий подмены личности в законах пока не прописаны.

Депутат от ЛДПР Ярослав Нилов и сенатор Алексей Пушков предложили ввести в ряд статей УК еще один квалифицирующий признак — злонамеренное использование изображения или голоса, в том числе сфальсифицированного или искусственно созданного (читай: дипфейка), и/или биометрических данных граждан.

Наказывать за подобные преступления, по мнению авторов проекта, следует штрафами (до 1,5 млн руб.) и лишением свободы (на срок до двух лет). Соответствующие поправки предлагается внести в статьи о клевете, краже, мошенничестве, вымогательстве, причинении ущерба через обман или злоупотребление доверием.

«Введение предлагаемого регулирования в уголовное законодательство не представляется возможным из-за отсутствия корреспондирующих норм материального законодательства, что влечет существенные риски формирования некорректной правоприменительной практики», — цитирует ТАСС официальный отзыв правительства.

Кабмин также отметил, что в пояснительной записке к проекту ФЗ не указаны данные (свидетельства), на основании которых можно было бы сделать вывод об общественной опасности инкриминируемых деяний.

Атаки с применением дипфейк-технологий— угроза вполне реальная, и специалисты, в том числе в России, активно работают над созданием инструментов для распознавания таких фальшивок. К сожалению, в российском законодательстве это понятие до сих пор отсутствует, и все попытки криминализировать использование дипфейков с преступными намерениями пока терпят неудачу.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru