В Сеть выложили данные покупателей в интернет-аптеке apteka22[.]ru

В Сеть выложили данные покупателей в интернет-аптеке apteka22[.]ru

В Сеть выложили данные покупателей в интернет-аптеке apteka22[.]ru

В Сеть выложили данные, предположительно, граждан, якобы совершавших покупки в интернет-аптеке apteka22[.]ru. Эта сеть работает в четырёх регионах Сибири и насчитывает более 180 аптек.

По данным телеграм-канала «Утечки информации», в слитом дампе находится следующая информация:

  • ФИО;
  • Телефонные номера (152 тысяч уникальных);
  • Адреса электронной почты (2,5 тыс. уникальных);
  • Хешированные пароли;
  • Пол покупателя;
  • Даты рождения;
  • Адреса доставки;
  • Детали заказа в интернет-аптеке.

Сведения датируются 06 июня 2024 года.

 

Напомним, на этой неделе в Сеть также утекли данные из БД интернет-магазина сети Магнолия. В этом месяце также стало известно о крупной утечке внутренних данных AMD.

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