Бюро Equifax продает персональные данные

Бюро Equifax продает персональные данные

Бюро кредитных историй Equifax, при поддержке тысяч HR-департаментов по США, собрало, быть может, рекордную по полноте информации базу персданных американцев. База содержит 190 млн. записей с указанием должностей и уровнем заработной платы более чем 1/3 взрослого населения страны.

Часть информации из менее известной БД, созданной дочерней компанией Equifax под названием The Work Number, была продана коллекторским агентствам. Также некоторая сумма была перечислена финансовым компаниям и другим коммерческим организациям с целью возмещения накопившихся задолженностей.

«Я не вспомню более масштабного инцидента с вторжением в частную жизнь за последнее время, которое к тому же законно и хранится в строгой секретности, – говорит Роберт Матэр, владелец небольшой рекрутинговой компании Pre-Employ.com. –  Это как тайна ЦРУ».

Как Equifax получила доступ к столь закрытой информации? Секрет заключается в активном участии в процессе сбора данных тысяч американских компаний, многие из которых, к слову,  входят в рейтинг крупнейших мировых компаний Fortune Global 500. Наибольший вклад в создание самой полной на данный момент БД вносят государственные учреждения – они предоставляют информацию о 85% гражданского населения США, включая работников Министерства обороны. Кроме того, значительное количество данных поступает из школ, которые сотрудничают с дочкой Equifax  - The Work Number, пишет infowatch.ru.

Многие из компаний-источников конфиденциальной информации предоставляют Equifax прямой доступ к их базе данных, так что бюро кредитных историй имеет возможность отслеживать свежую информацию о сотрудниках той или иной компании практически в режиме онлайн. На самом же деле, эти организации платят Equifax за право предоставлять личную информацию своих сотрудников.

Equifax обрабатывает полученные данные и продает некоторые из них третьим лицам, в том числе, покрывая тем самым свои долги перед коллекторскими агентствами и другими коммерческим организациями.

Комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Николаевич Федотов:: «С точки зрения злоумышленников, эта база обладает сомнительной ценностью. Слить её бесплатно (если вдруг представится возможность) мошенники не отказались бы. Но платить за неё невырожденные деньги вряд ли согласятся. В то же время, описанная база приносит немалую пользу в деле ведения кредитных историй и оценки рисков при кредитовании. Очевидная польза и неочевидный риск. Думаю, не стоит поднимать панику. Но, учитывая огромный размер базы, имеет смысл тщательно оценить риски и проверить режим защиты данных».

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru