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

Claude и Codex тормозят ревёрс-инжиниринг прошивок и банят аккаунты юзеров

Убрать рекламу из собственного телевизора с помощью ИИ оказалось задачей с определённым риском. Пользователи Claude Code и OpenAI Codex жалуются на отказы, предупреждения и ограничения аккаунтов при обратной разработке софта (в том числе прошивок купленных устройств).

О случаях, когда защита мешает исследовать собственную технику, рассказало издание 404 Media.

ИИ-агентов используют для анализа программ без исходного кода: энтузиасты меняют оболочки телевизоров, отключают рекламу и возвращают к жизни устройства, заброшенные производителями. Но теперь часть таких запросов упирается в защитные механизмы.

Пользователь log4j сообщил о блокировке OpenAI-аккаунта за некие киберзлоупотребления после работы с телевизорами Samsung.

Инженер OpenAI Тарун Гогинени также заявил: обратная разработка в Codex не запрещена, большинство подобных блокировок ошибочны, проблему исправляют.

Некоторые исследователи уже переходят на локальные модели. Их раздражает прежде всего непредсказуемость, поскольку сегодня инструмент помогает анализировать устройство, завтра отказывается от той же работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru