Китайские хакеры взломали базы данных правительства США

Китайские хакеры взломали базы данных правительства США

Китайские хакеры взломали компьютерные сети правительства США, в которых хранились персональные данные десятков тысяч федеральных госслужащих. Злоумышленники получили доступ к базам данных Службы управления персоналом США еще в марте этого года, после чего федеральные власти обнаружили угрозу и заблокировали доступ к сети.

Хакеры пытались получить доступ к файлам десятков тысяч служащих, подававших заявки на допуск к закрытой информации. В базах данных указывали имена сотрудников, информацию о предыдущих местах работы и данные о состоянии здоровья.

Представители агентства подтвердили, что хакерская атака действительно имела место, однако, подчеркнул, что факт утечки персональных данных пока не выявлен. Однако остается неизвестным, какую информацию и в каком количестве смогли заполучить хакеры. Американские спецслужбы выяснили, что атака на хранилища данных велась с территории Китая, но остается неясным, действовали ли хакеры по указанию китайского правительства.

«Сложно навскидку сказать, как можно использовать персональные данные чиновников. Может быть это часть большого плана китайских спецслужб по поиску и вербованию агентов в среде служащих с доступом к конфиденциальной информации», — комментирует Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru