Полицейский «слил» персональные данные журналистам

Полицейский «слил» персональные данные журналистам

Крупная утечка данных произошла по вине сотрудника полицейского департамента графства Гуэнт, Великобритания, который случайно отправил конфиденциальную информацию по электронной почте.

По данным управления защиты информации Великобритании (ICO), полицейский, перепутав адреса, отправил 10000 файлов, в 863 из которых содержались персональные данные. Причем, как оказалось, сообщение было направлено журналисту.

После того, как стало известно о случившемся, полицейский департамент провел собственное расследование и по результатам были предприняты необходимые меры, дабы предотвратить подобные инциденты в будущем. В частности, для персонала были проведены обучающие тренинги на тему необходимости защищать информацию паролем и отправлять ее посредством электронной почты только в случае крайней необходимости.

Важно отметить, что за столь грубое нарушение закона о защите информации, департамент отделался лишь предупреждением, подписав официальную бумагу о том, что обязуется впредь не допускать подобных инцидентов.

Согласно сообщению, утечка произошла еще в августе прошлого года, однако ICO были настроены настолько лояльно, что решили не публиковать информацию до того, как завершится расследование.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru