Регулирование больших данных требует гибридной модели, считают ученые МГУ
Ученые Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» проанализировали противоречия регулирования больших, персональных и обезличенных данных в условиях цифровизации экономики. Результаты опубликованы в журнале «Вестник Московского университета».
Развитие цифровой экономики сталкивается с дилеммой: с одной стороны, требуется свободный оборот больших данных для стимулирования инноваций, с другой — растут требования к защите персональной информации. Национальный проект «Экономика данных» и новые федеральные законы об обработке персональных и обезличенных данных обострили дискуссию о том, как совместить интересы бизнеса, государства и пользователей.
Ученые показали, что различная «специфичность» данных (с точки зрения их использования) объясняет, почему регулирование персональной информации усиливается, тогда как рынок больших данных остаётся в «серой зоне». Особое внимание уделено проблеме деперсонализации: современные методы обезличивания зачастую сохраняют возможность обратного восстановления исходных данных.
Моделирование также показало, что введение оборотных штрафов за утечки создаёт чрезмерную нагрузку на малые и средние компании, даже если они инвестировали в киберзащиту. Для развития цифровых отраслей требуются государственно-частное партнёрство и более гибкие механизмы регулирования через саморегулируемые организации.
«Сегодня очевидно, что прямое копирование зарубежных моделей регулирования в сфере больших данных не решает наших проблем. Россия должна искать собственный баланс между защитой персональных данных и созданием условий для развития рынка больших данных. Это возможно только через гибридную модель, где государство, бизнес и саморегулируемые организации совместно вырабатывают правила игры», — подчёркивает Анастасия Моросанова, научный сотрудник кафедры конкурентной и промышленной политики экономического факультета МГУ.
Авторы приходят к выводу: без уточнения понятий «персональные данные» и «обезличенные данные», а также без выработки критериев качества киберзащиты невозможно сформировать прозрачный рынок больших данных.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: Елена Либрик / «Научная Россия»
Разместила: Наталья Сафронова