Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор прорабатывает стандарты обработки персданных

Роскомнадзор предлагает ввести единые стандарты для обработки персональных данных, которые предусматривали бы сбор минимально необходимого их набора. Пока данная инициатива находится на стадии подготовки.

О разработке таких предложений РБК сообщил неназванный представитель ведомства.

Они направлены на то, чтобы организации смогли собирать только те данные, которые им действительно необходимы, а сама процедура будет отрегулирована на законодательном уровне, а не по согласию граждан, как сейчас. Кроме того, данные могут собираться не напрямую, а через уполномоченные органы.

Пока же, как заявил представитель регулятора, персональные данные многие компании собирают, что называется, «на всякий случай», без четкой цели. Число операторов персональных данных в России, по оценке главы профильного комитета Госдумы Александра Хинштейна, более 5 миллионов, и далеко не все из них в состоянии обеспечивать высокий уровень сохранности любых данных. Депутат предлагал создать институт доверенных операторов:

«Не уверены в надежности защиты? Не хотите вкладываться в инфобез? Отдайте ПД профессионалам, которых, в свою очередь, будет контролировать и верифицировать государство. А в случае необходимости — по зачищенным каналам вы всегда получите доступ к требуемым данным».

Опрошенные изданием эксперты данную инициативу оценили неоднозначно. По оценке основателя Privacy Advocates Алексея Мунтяна, она будет бизнесом просто саботироваться, поскольку эти ограничения затрудняют работу с данными. Однако ее реализация станет значимым шагом в наведении порядка в обработке персданных в условиях отсутствия гибкости в регулировании.

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