22/10/25

Б-152

Почему мы не выбираем приватность

Легитимность любой обработки персональных данных в цифровой среде традиционно связывается с согласием субъекта. На практике это часто превращается в автоматическую формулу: пользователь нажал «Принять», значит, он осознанно согласился на все. 

Однако, академические исследования последних лет, включая фундаментальную работу Дэниэла Солове A Taxonomy of Privacy (University of Pennsylvania Law Review, Vol. 154, No. 3, 2006, выпуск: www.jstor.org/stable/i40002182), показывают, что это представление крайне наивно.

Согласие в цифровой среде редко является осознанным выбором: оно обусловлено интерфейсом, контекстом, когнитивными искажениями и отсутствием альтернатив.

Исследования показывают, что чтение всех политик конфиденциальности, с которыми сталкивается средний пользователь в течение года, заняло бы около 200 часов (McDonald & Cranor, 2008). Это делает саму идею «полного ознакомления» нереалистичной. 

Политики перегружены юридическим жаргоном, они пишутся для защиты компании, а не для информирования. Более того, сами документы часто меняются без уведомления пользователей, и отследить обновления практически невозможно.

Солове в своей таксономии выделяет отдельный класс нарушений приватности — information processing (обработка информации), который охватывает скрытые, непрозрачные и труднообъяснимые практики. Даже если пользователь формально дал согласие, отсутствие понимания делает такое согласие фикцией.

Исследование в University of Pennsylvania Law Review доказывает: решающим фактором является не содержание политики, а контекст согласия.

Если интерфейс оформлен дружелюбно, текст написан простым языком, а согласие появляется в удобный момент, вероятность его принятия резко возрастает. Наоборот, строгая юридическая подача вызывает сопротивление. Это иллюстрирует концепцию «privacy as contextual integrity» (Nissenbaum, 2004): приватность зависит не от абстрактных норм, а от того, насколько контекст передачи данных соответствует социальным ожиданиям.

Добавляется эффект «утопленных издержек»: пользователь, уже вложивший усилия (заполнил анкету, собрал корзину), соглашается, чтобы не потерять результат. Это классическое когнитивное искажение, активно используемое бизнесом. В результате согласие превращается в инструмент манипуляции, а не осознанного выбора.

Поведенческая экономика показывает: люди склонны обесценивать конфиденциальность, если выгода конкретна и немедленна. 

Работы Acquisti, John & Loewenstein (2013) подтверждают: даже небольшая скидка способна перевесить потенциальные риски утечки данных. Этот феномен объясняется дисконтированием будущего ущерба и слабостью когнитивных механизмов защиты от гипотетических угроз.

Например, исследования показывают, что люди готовы делиться адресом электронной почты или номером телефона ради бонуса в 50 рублей. Для бизнеса это кажется выгодным обменом, но на деле такие практики увеличивают юридическую уязвимость и снижают доверие пользователей. 

Солове указывает на категорию information dissemination (распространение информации): именно здесь иллюзия «добровольности» наиболее опасна. Пользователь соглашается ради бонуса, не учитывая, что данные могут быть перепроданы, агрегированы или оказаться в руках третьих лиц без его ведома.

Российское право формально учитывает эти риски:

Однако, на практике бизнес часто злоупотребляет формальными согласиями.

Роскомнадзор в разъяснениях прямо указывает: если у пользователя не было выбора, согласие не считается законным. Суды уже поддерживают этот подход, особенно в сферах медицины и финансов. Например, в ряде дел по онлайн‑банкам суды признавали согласие недействительным, если оно было связано с условием «без него сервис недоступен».

Солове предложил структуру, которая разделяет приватность на четыре больших блока:

Каждый блок содержит подкатегории. Например, у: 

В совокупности это создает матрицу рисков, где согласие затрагивает лишь часть. Пользователь может согласиться на сбор имени и телефона, но это не дает права использовать их для агрегации с геолокационными данными, а затем перепродавать маркетинговым сетям.

Такой анализ сразу выявляет зоны риска — юридические, операционные и репутационные. Для зрелой компании это инструмент стратегического планирования: 

Вывод остается прежним: бизнесу нужна архитектура управления данными, которая учитывает все четыре блока.

Практическое значение таксономии для бизнеса в том, что она помогает разложить жизненный цикл данных на этапы и задать вопросы: где мы собираем больше, чем нужно; где вторично обрабатываем без прозрачности; кому мы передаем данные и как контролируем; как мы предотвращаем навязчивое вмешательство. 

Современные антивирусы используют комбинированные подходы к обнаружению вредоносного программного обеспечения, так как все рассмотренные ранее методы имеют свои преимущества. Сейчас типичный сценарий проверки файла выглядит следующим образом:

Совокупность методов позволяет современному антивирусу эффективно противостоять как массовым, так и целевым атакам.

От простых сигнатурных сканеров до сложных систем, предсказывающих угрозы с помощью искусственного интеллекта, — эволюция антивирусов является наглядным ответом на стремительное усложнение ландшафта киберугроз.

Ключевой вывод заключается в том, что ни одна технология не вытеснила другую. Сигнатурный анализ остается быстрым и точным солдатом первой линии, эвристика и поведенческий анализ формируют подвижную оборону, а машинное обучение стало стратегическим центром принятия решений, анализирующим данные в невиданных ранее масштабах. Их синергия — это и есть современная антивирусная защита.

Ввод оборотных штрафов за утечки откладывается минимум до 1 июля 2023 года

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

реклама

бизнес

юридические вопросы

маркетинг

Материалы по теме