Из-за взлома налогового управления США пострадало более 338 тыс. человек

Из-за взлома налогового управления США пострадало более 338 тыс. человек

Число американцев, чьи данные были скомпрометированы в результате атаки на налоговое управление США (IRS) возросло до 338 тыс., сообщает портал nbcnews.com. Раннее IRS заявляла о 114 тыс. пострадавших.

Внешние злоумышленники получили доступ к данным жителей США, взломав сервис Get Transcript, который позволяет налогоплательщику просматривать информацию о своих выплатах за предыдущий год. Для входа в систему хакеры использовали чужие персональные данные – номера социального страхования, имена, даты рождения, адреса проживания. Эксперты считают, что злоумышленники приобрели эти данные на черном рынке, пишет infowatch.ru.

Налоговое ведомство разослало письма с уведомлением о компрометации данных всем пострадавшим. IRS считает: хакеры попытаются уже в 2016 году оформить требования о возврате налогов от имени американцев, чьи данные были скомпрометированы. Сумма ущерба для государства может составить 50 млн долл. США.

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