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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru