Скомпрометированы данные 8000 претендентов на гранты для обучения

Скомпрометированы данные 8000 претендентов на гранты для обучения

В результате ошибки администратора скомпрометирована информация 8 000 абитуриентов, получивших грант на обучение.  Администратор компании The Student Loans Company, занимающейся кредитованием абитуриентов, скомпрометировал информацию 8 000 поступающих в ВУЗы. Аналитический центр InfoWatch сообщает, что инцидент произошел в результате невнимательности сотрудника, который отвечает за обработку подданных онлайн-заявок. 

Чтобы убедиться в достоверности полученной информации от абитуриентов, служащий компании отправил письмо с просьбой подтвердить актуальность заполненных данных. Однако это сообщение ушло не только заинтересованным лицам, но всем адресатам, находящимся в базе данных организации, сообщает infowatch.ru.

Руководство The Student Loans Company считает, что этот инцидент не принесет никакого ущерба молодым людям, так как скомпрометированная информация не включала в себя банковские или другие ценные для мошенников данные. Однако директор Big Brother Watch, организации по защите частной жизни граждан Великобритании, отметил возможность использования в незаконных целях абсолютно любой персональной информации, а тем более информации о получателях кредитов на обучение или для других целей.

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