ИБ-специалистов, расследующих утечки данных, выведут из-под статьи УК

ИБ-специалистов, расследующих утечки данных, выведут из-под статьи УК

ИБ-специалистов, расследующих утечки данных, выведут из-под статьи УК

Директор по стратегическим проектам Ассоциации больших данных Ирина Левова анонсировала внесение поправок в Уголовный кодекс, которые полностью декриминализируют анализ фрагментов утёкших данных в рамках расследования инцидентов.

По её словам, положения статьи 272.1 УК РФ, предусматривающей ответственность за «использование и передачу личной информации, полученной незаконным путём», а также за «создание и поддержку сайтов и программ, предназначенных для хранения и передачи таких данных», сформулированы некорректно.

Это создаёт риск уголовного преследования специалистов по информационной безопасности. В первую очередь это касается тех, кто занимается мониторингом и расследованием инцидентов на ресурсах, где злоумышленники публикуют украденные данные.

Ещё до окончательного принятия в ноябре 2024 года законопроектов, ужесточающих ответственность за утечки данных, эксперты из 15 ИБ-компаний направили письмо с предупреждением о том, что формулировки ряда статей УК являются нечеткими и могут привести к привлечению к ответственности специалистов, занимающихся расследованием утечек.

Как отметила Ирина Левова, компании — участники Ассоциации больших данных — подготовили соответствующие поправки в Уголовный кодекс. Они уже получили одобрение Минцифры.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru