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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru