Университет Tampa скомпрометировал персданные 30 тысяч людей

Университет Tampa скомпрометировал персданные 30 тысяч людей

На сайте университета появилось сообщение о том, что файлы с персданными студентов, преподавателей и обслуживающего персонала доступны всем пользователям интернета. Один из файлов, проиндексированный Google, содержит почти 7 тыс. записей с персональными данными учащихся, поступивших в ВУЗ осенью 2011. А два других касаются частной жизни преподавателей, рабочего персонала и студентов, числящихся в Tampa с января 2000.



Как сообщили в университете, файлы находились в открытом доступе с июля 2011 по 13 марта 2012. В это время любой пользователь интернета мог просмотреть фотографии, имена, адреса, номера социального страхования, идентфикационные номера жертв утечки, передает infowatch.

В мерах предостороженности, руководство ВУЗа уведомило по почте всех пострадавших о случившемся и предложило всем жертвам бесплатный мониторинг из кредитных операций.

Аналитический центр InfoWatch напоминает, что с 2005 года в Америке зафиксировано около 600 инцидентов компрометации персданных, в результате которых пострадали 9 млн. людей.

Подпишитесь на новости

Заблокировать 95% VPN с помощью ИИ собирались власти в России

Искусственному интеллекту подыскали ещё одну работу — вычислять VPN, которые не поймали обычными средствами. При подготовке национального плана внедрения ИИ до 2030 года обсуждалось применение нейросетей для повышения эффективности блокировок до 95%.

Как выяснил «Коммерсантъ», в проекте предлагалось анализировать с помощью ИИ признаки 70% блокируемых VPN-сервисов.

Однако Минцифры заявило, что в актуальной версии документа этой меры нет. По словам источника издания, сейчас трафик уже проверяют интеллектуальные алгоритмы, но к ИИ они не относятся.

Нейросеть могла бы искать VPN по косвенным признакам соединений. Проблема в том, что похожим образом могут выглядеть корпоративные подключения, облачные сервисы и голосовая связь.

Одна ошибка фильтра, и вместо обходного сервиса отваливается рабочий инструмент. Эксперты предупреждают: на больших объёмах трафика даже небольшая доля ошибок способна затронуть множество легитимных соединений.

Поэтому один из предложенных подходов — поручить модели поиск подозрительных узлов, а блокировать их после отдельной проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru