США: сотрудницу банка арестовали за торговлю номерами счетов

США: сотрудницу банка арестовали за торговлю номерами счетов

В США сотрудницу банка арестовали за незаконную продажу большого количества данных счетов клиентов этого учреждения различным злоумышленникам.



Как сообщает CNews со ссылкой на издание Northjersey, работница банка TD Bank в городе Элмвуд-Парк Давасия Вилльямсон (Davasia Williamson) была арестована еще 28 февраля по подозрению в причастности к банковскому мошенничеству. 

В ходе следствия выяснилось, что Вилльямсон в течение несколько месяцев, с ноября 2010 г., продавала данные счетов клиентов своего банка ряду лиц. Всего она передала злоумышленникам доступ примерно к десяти счетам с крупными суммами, говорится в отчете правоохранительных органов.

В результате ее действий мошенники украли со счетов сумму в размере $39,900. Банк возместил своим клиентам ущерб. Другие лица, причастные к этим преступлениям, пока не найдены.

Сотрудницу банка обвиняют в краже компьютерных данных, краже персональной информации, заговоре с целью осуществления кражи с помощью компьютерных сетей и краже путем обмана.

«Банку повезло, что аппетиты инсайдера были относительно скромными, и возместить клиентам пришлось совсем не большую сумму — жаль только, что не из карманов топ-менеджеров. Ведь истинным виновником инцидента является не столько корыстная сотрудница, сколько руководство банка, просмотревшее такую грубую брешь в системе информационной безопасности, которая позволила инсайдеру беспрепятственно действовать на протяжении четырех месяцев», - отметил Александр Ковалев, директор по маркетингу компании SecurIT, российского разработчика DLP-решений.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru