Утечка данных вернула Луизиану к чекам

Утечка данных вернула Луизиану к чекам

Банк JPMorgan Chase уведомил правительство Луизианы (США) о возможной компрометации персональных данных жителей штата, сообщает портал nola.com. Администрация Луизианы совместно с банком выпускает пластиковые карты для жителей штата.

На эти карты начисляются пособия по безработице, материальная помощь на детей. Представители банка считают, что неизвестным лицам удалось получить доступ к базе данных, где содержалась информация о держателях карт, эмитированных банком для администрации штата, передает infowatch.ru.

«В банке сказали, что они даже не знают, какие данные жителей оказались в руках злоумышленников», – заявил Байрон Хендерсон (Byron Henderson) директор по связям с общественностью департамента налогов и сборов Луизианы.

За последний год это уже вторая утечка данных жителей штата из JPMorgan Chase. В результате предыдущего инцидента пострадали тысячи луизианцев. В итоге администрация штата приняла решение, что налоговые возвраты должны осуществляться путем выдачи бумажных чеков, как это было ранее, до перехода на пластиковые карты

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