Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

На праздниках в общий доступ выложили крупный фрагмент базы платежных транзакций, связанных, предположительно, с сервисами доставки готовой еды, входящих в «Performance Group»: levelkitchen[.]com, m-food[.]ru, p-food[.]ru.

По данным телеграм-канала «Утечки информации», выложенный фрагмент содержит 63 870 строк и представляет собой часть более крупной компрометации. В дампе можно найти следующие сведения:

  • Имена и фамилии;
  • Адреса электронной почты;
  • Телефонные номера;
  • Неполные номера банковских карт, сроки действия, типы, а также выпустившие их банки;
  • Даты и время транзакций;
  • Номера и суммы транзакций;
  • Назначение платежа;
  • Страны и города проживания клиентов;
  • IP-адреса.

Впервые о взломе систем служб доставки стало известно 20 апреля. Тогда злоумышленники выложили отдельные файлы, связанные с финансами. На тот момент информации о сливе персональных данных клиентов ещё не было.

Пять дней спустя на одном из форумов дарквеба разместили объявление о продаже личной информации клиентов. Это были два текстовых файла: платежные транзакции и чеки.

Полная версия утечки, по словам исследователей, содержит 500 тыс. уникальных телефонных номеров и 430 тыс. уникальных имейлов. Утекшие данные датируются 25 апреля 2024 года.

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