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

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru