Роскомнадзор взял на заметку тех, кто вовремя не подключился к Антифроду

Роскомнадзор взял на заметку тех, кто вовремя не подключился к Антифроду

Роскомнадзор взял на заметку тех, кто вовремя не подключился к Антифроду

Роскомнадзор направил 400 операторам связи Москвы и Подмосковья нотификации о несоблюдении сроков подключения к единой системе «Антифрод». Подобное правонарушение грозит штрафами в размере до 1 млн рублей.

По словам регулятора, уведомление о необходимости подключения к «Антифроду» все российские операторы получили еще в сентябре. Процесс проходит поэтапно и должен завершиться к марту 2024 года.

В этом месяце операторов Москвы и Московской области начали предупреждать о грядущих санкциях за игнорирование требований РКН в отношении «Антифрода». Согласно ч. 3 ст. 13.2.1 КоАП РФ (неисполнение обязанностей оператора связи), за такую провинность с юрлица могут взыскать до 1 млн руб. штрафа.

В одном из писем, с которым ознакомился «Ъ», регулятор отметил, что адресат был уведомлен о планируемой дате подключения еще в феврале 2021 года и должен быть интегрирован в систему не позднее начала октября.

Подобные предупреждения от РКН уже получили около 400 компаний. В Ассоциации малых операторов связи регионов (АМОР) уточнили, что некоторые организации получили нотификацию об административном правонарушении уже после подключения к «Антифроду».

«Роскомнадзор ссылается на отсутствие уведомления о готовности узлов верификации к эксплуатации, которое компания должна направить регулятору не позднее 120 календарных дней со дня получения программного обеспечения узлов верификации», — пояснил представитель АМОР для журналистов.

Представитель РКН в ответ на запрос о комментарии заявил, что уведомление о необходимости в установленные сроки пройти процедуру подключения к «Антифроду» было направлено 1351 оператору связи. Он также подчеркнул: главное условие эффективной работы системы — подключение к ней всех операторов связи.

По данным Роскомнадзора, в настоящее время к «Антифроду» подключены более 100 операторов связи, включая «большую четверку». Меры, которые регулятор сейчас принимает для ускорения процесса, в АМОР считают недальновидными: давление в основном ощущают малые и средник операторы, число которых на рынке в итоге может сократиться.

«Кроме того, пока система только тестируется, допускает ошибки и блокирует легальные вызовы, что ведет к сокращению абонентской базы, — не преминул отметить собеседник «Ъ». — Операторы не могут подключиться до полноценного запуска, поэтому пока компании штрафовать некорректно».

Единая платформа верификации телефонных вызовов (ЕПВВ) «Антифрод» была запущена в России в начале текущего года. За 10 месяцев работы в тестовом режиме система помогла заблокировать 627 млн мошеннических звонков с подменных номеров.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru