Усиление ответственности за утечки данных создает риски для ИБ-отрасли

Усиление ответственности за утечки данных создает риски для ИБ-отрасли

Усиление ответственности за утечки данных создает риски для ИБ-отрасли

Поправки в законодательство, усиливающие ответственность за утечки данных, подготовлены ко второму чтению. Однако законодатели не предусмотрели исключений для ИБ-специалистов, изучающих данного рода инциденты в профессиональных целях, что, по мнению отрасли, создает угрозу привлечения таких экспертов к ответственности вплоть до уголовной.

Как сообщил в официальном телеграм-канале председатель Комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Александр Хинштейн, Комитет по законодательству одобрил подготовленные ко 2 чтению поправки в Кодекс об административных правонарушениях (КоАП) и Уголовный кодекс (УК), резко усиливающие ответственность за утечки и незаконный оборот персональных данных.

В поправках предлагается увеличить размер штрафа в случае повторного нарушения для граждан до 30 тысяч рублей, для должностных лиц — до 200 тысяч, для юрлиц — до 500 тысяч рублей. Если объем данных превысил 1 тысячу субъектов, то штрафы в среднем утраиваются.

За массовую утечку данных (более 100 тысяч субъектов персданных или более 1 млн идентификаторов) штрафы вырастают до 400 тыс., 600 тыс. и до 15 млн рублей соответственно. При повторных нарушениях размер штрафа вырастет до 600 тысяч рублей для граждан и до 1,2 миллиона для должностных лиц, для юридических лиц — от 1 до 3% совокупного размера суммы выручки, полученной от реализации всех товаров (работ, услуг), за календарный год.

В УК также предлагается новая статья, касающаяся незаконного использования персональных данных, с установлением штрафа до 300 тысяч рублей или в размере дохода осужденного за период до одного года, либо принудительные работы на срок до четырех лет, либо лишение свободы на тот же срок.

Действие статьи УК РФ не распространяется только на обработку персональных данных физическими лицами исключительно для личных и семейных нужд. Однако, как обратили внимание законодателей представители 15 компаний, которые направили письмо в два комитета Госдумы, ответственных за данный законопроект, документ «не предусматривает исключений для компаний, преследующих легитимные цели защиты инфраструктуры от компьютерных атак».  Данное письмо оказалось в распоряжении «Коммерсанта».

Эксперты в данном обращении предлагают закрепить в проекте условия, исключающие уголовную ответственность для тех специалистов, которые занимаются расследованием утечек. По их мнению, важно сохранить возможность проведения анализа украденных данных.

По мнению целого ряда экспертов, опрошенных изданием, наибольшему риску подвержены те компании и специалисты, которые занимаются мониторингом утекших данных на разного рода форумах и каналах в мессенджерах. В итоге ИБ-компании, чтобы избежать юридических рисков, могут просто закрыть данные направления, что приведет к ослаблению противодействия тем, кто занимается распространением утекших данных.

«Деятельность компаний и профессионалов, специализирующихся на мониторинге утечек в малом и среднем бизнесе с целью минимизации рисков кибератак, может стать незаконной, что увеличит вероятность нарушений безопасности»,— отметил в комментарии для «Коммерсанта» генеральный директор компании PassLeak Антон Лопаницын.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru