Индийское подразделение Groupon разместило в открытом доступе данные о 300 000 пользователей

Индийское подразделение Groupon разместило в открытом доступе данные о 300 000 пользователей

Индийское подразделение интернет-компании Groupon непреднамеренно опубликовало базу данных email-адресов и паролей 300 000 своих пользователей. Данная информация попала в поисковый индекс Google и других поисковых систем, став доступной для обозрения всем заинтересованным лицам. Сообщается, что администраторы проекта Sosasta.com, принадлежащего Groupon, по ошибке открыли данные к СУБД и в результате простейших запросов можно было получить данные о пользователях.



 Официальные представители Groupon уже подтвердили факт инцидента, добавив, что к текущему моменту все проблемы с открытым доступом были исправлены, передает cybersecurity. "Мы уже начали оповещать наших подписчиков и клиентов Sosasta.com об инциденте с их данными. Мы продолжим информировать наших пользователей в Индии обо всех важных сведениях по данному инциденту", - заявили в Groupon.

 По словам независимого ИТ-эксперта Дениэля Грзелака, обнаружившего факт утечки и сообщившего в Groupon о проблеме, особое недоумение вызывает тот факт, что пароли Sosasta.com хранились в открытом незашифрованном виде.

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