Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Хранение и защита данных в Яндекс ID организованы в соответствии с требованиями Отраслевого стандарта защиты данных (ОСЗД). Это подтвердила независимая проверка, которую Яндекс ID прошёл этой осенью.

Проверку провели специалисты из компании Kept. Они использовали требования ОСЗД, которые предусматривают разностороннее изучение системы управления безопасностью и насчитывают 29 критериев.

Консультанты оценивали модель организации защиты данных в Яндекс ID, процессы управления, политику защиты информации, план мероприятий по отработке угроз и многое другое.

Отдельное направление проверки — работа с уязвимостями: как сервис их выявляет, что делается для их предотвращения, какие практики реагирования используются. В рамках проверки по каждому критерию эксперты изучили не только документы по процессам, но и фактические подтверждения их выполнения. 

По итогам проверки Яндекс ID суммарно получил 27,5 балла из 29. При этом минимальный порог составляет 18 баллов. Такой результат подтверждает, что система информационной безопасности в Яндекс ID работает эффективно: сервис прикладывает максимум усилий для надёжной защиты данных.

Независимые аудиты систем безопасности — регулярная практика в Яндексе. За год компания проходит около 40 подобных проверок.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru