Минцифры РФ определилось с регламентом обезличивания персональных данных

Минцифры РФ определилось с регламентом обезличивания персональных данных

Минцифры РФ определилось с регламентом обезличивания персональных данных

Минцифры России доработало проект постановления, определяющего правила и методы обезличивания персональных данных, а также соответствующие требования к операторам ПДн, которые должны вступить в силу с сентября этого года.

Документ «Об установлении требований к обезличиванию персональных данных, методов и правил обезличивания персональных данных» опубликован на Федеральном портале проектов нормативных правовых актов.

Проект постановления правительства подготовлен в рамках реализации закона об обезличенных данных (N 233-ФЗ), принятого прошлым летом. Закон предусматривает формирование наборов обезличенных ПДн и создание защищенной системы для хранения и обработки такой информации (ФГИС).

По замыслу, бизнес и госструктуры будут передавать персональные данные в ГИС в обезличенном виде по запросу Минцифры. После формирования датасетов с ними можно будет работать в пределах контура ГИС с целью решения задач государственной важности либо проблем, представляющих научный интерес.

Порядок обезличивания персональных данных, согласно проекту постановления правительства в текущей редакции:

  1. Формирование требования о предоставлении данных осуществляет Минцифры на основании материалов исследований.
  2. Материалы исследования должны содержать обоснование запроса.
  3. Материалы исследований направляются на рассмотрение в федеральный орган, уполномоченный в области обеспечения безопасности.
  4. Запрос на предоставление данных направляется на согласование уполномоченным по безопасности, защите прав субъектов персданных, Банку России (рассмотрение до 15 календарных дней). В особых случаях Минцифры может направить оператору запрос без согласования.
  5. Оператор при получении запроса осуществляет обезличивание с использованием специализированного софта Минцифры (бесплатного).
  6. Процедура обезличивания персональных данных должна обеспечивать возможность внесения изменений и дополнений, а также повторного обезличивания без отката к исходному виду.
  7. По завершении обезличивания оператор подписывает данные усиленной квалифицированной электронной подписью и передает в ГИС Минцифры.

Что касается методов обезличивания персональных данных, регулятор предлагает утвердить их следующим образом:

  • введение идентификаторов — замена части сведений идентификаторами с созданием таблицы соответствия исходным данным;
  • изменение состава или семантики данных, в том числе путем замены или удаления части сведений;
  • декомпозиция — разбиение массива персональных данных на части с раздельным хранением;
  • перемешивание — перестановка записей и групп записей в массиве;
  • преобразование — агрегация данных через обобщение, например, по качественным и количественным значениям (атрибутам).

Операторы персональных данных должны будут соблюдать эти правила и методы, принять меры по защите ПДн и очистке от закрытой информации, обеспечить раздельное хранение ПДн и обезличенных данных, а при загрузке их в ГИС применять алгоритмы и софт, гарантирующие сохранность и целостность.

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