Американские страховщики потеряли персональные данные 280 тыс. человек

Американские страховщики потеряли персональные данные 280 тыс. человек

Как стало известно компании «Практика Безопасности», страховые организации Keystone Mercy Health Plan и AmeriHealth Mercy Health Plan признались в крупной утечке персональных данных своих клиентов. Утечка произошла из-за потери карманного жесткого диска с историями болезни застрахованных. Примечательно, что вследствие инцидента могут быть скомпрометированы данные 280 тыс. человек.



Организации не стали раскрывать подробности инцидента. Известно лишь, что жесткий диск был потерян в одном из собственных офисов – либо в штаб-квартире Keystone в Юго-западной Филадельфии, либо в штаб-квартире AmeriHealth в Харрисбурге. Возглавляющий обе организации Джей Фельдштейн (Jay Feldstein) принес клиентам официальные извинения. Кроме того, Фельдштейн пообещал укрепить меры информационной безопасности, чтобы исключить повторение инцидентов в будущем.

«Несмотря на то, что на диске не было таких данных, как номера социального страхования или номера кредитных карт людей, истории болезни – это серьезная утечка, – считает Тарас Пономарёв, партнер консалтингового бюро «Практика Безопасности». – Если обратиться к российскому законодательству в области защиты персональных данных, информация о состоянии здоровья относится к первой категории, защищать которую надлежит самым тщательным образом».

Источник

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru