Неисправность принтера привела к утечке данных 22000 клиентов банка

Неисправность принтера привела к утечке данных 22000 клиентов банка

На прошлой неделе стало известно о крупномасштабной утечке персональных данных клиентов крупнейшего банка Испании – Santander. В последнее время сервис банка итак вызывал у своих клиентов только раздражение, однако, на сей раз, Santander рискует не только выплатить многомиллионные штрафы, но и окончательно потерять доверие своих клиентов.

Как стало известно, в ходе ежегодной рассылки отчетов, каждый клиент, находящийся в списке получил не только свой отчет, но и информацию по счетам других клиентов банка. Об этом сообщил один из клиентов банка, который пожелал остаться неизвестным. Он, просматривая отчет, обнаружил на обратной стороне документа имя другого человека, номер его счета и детализированный отчет по транзакциям, производимых по счету. О чем он тут же сообщил в комиссариат по информационной безопасности, который в свою очередь планирует провести собственное расследование.

По словам представителей банка, утечка произошла из-за неисправности одного из принтеров. Однако они сообщили, что клиенты, чьи данные оказались в рассылке будут поставлены в известность. Но при этом они заметили, что риск компрометации данных минимален.

Кроме этого, в известность поставлено управление по финансовым услугам, которое в настоящее очень жестко настроено против нарушителей закона о защите персональной информации. Но по этому случаю управление воздержалось от комментариев.

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