Роскомнадзор предложил методы обезличивания персональных данных

Роскомнадзор предложил методы обезличивания персональных данных

Роскомнадзор предложил методы обезличивания персональных данных

Роскомнадзор подготовил проект нового приказа, регламентирующего порядок обезличивания персональных данных. Основное требование к операторам заключается в том, чтобы обезличенные данные невозможно было полностью восстановить без дополнительной информации.

Документ опубликован на федеральном портале проектов нормативных актов и должен заменить действующий приказ № 996 «Об утверждении требований и методов по обезличиванию персональных данных», принятый еще в 2013 году.

Проектом запрещается совместное хранение исходных и уже обезличенных данных. Кроме того, операторы обязаны обеспечить невозможность доступа третьих лиц к внутренним документам, содержащим описание методов обезличивания.

Как и прежде, предлагается фиксировать и документально подтверждать все операции по обезличиванию персональных данных. Однако в обновлённой версии приказа значительно расширены требования к внутренней нормативной документации, регулирующей эти процедуры.

Роскомнадзор рекомендует операторам использовать следующие методы обезличивания данных:

  • использование идентификаторов, заменяющих персональные данные;
  • изменение состава или смысла данных;
  • перемешивание персональных данных.

Приказ должен вступить в силу с 1 сентября 2025 года.

Напомним, согласно исследованию группы компаний «Гарда», технологии обезличивания на сегодняшний день не используют 59% опрошенных компаний.

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