123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

Облачное хранилище Amazon Web Services (AWS) S3, в котором содержалась информация компании Alteryx, занимающейся аналитикой, подверглось компрометации. Это привело к тому, что данные 123 миллионов американских семей попали в Сеть.

Утечку обнаружили 6 октября 2017 года специалисты калифорнийской фирмы кибербезопасности UpGuard. По их словам, в интернет просочились такие данные, как адрес, телефон, пол, возраст, род занятий и информация об ипотеке каждой из 123 миллионов американских семей.

«Это массовая утечка предоставляет довольно подробный отчет по жителям США», — отмечают в UpGuard.

Настройки безопасности облачного сервиса Amazon S3 позволяют только авторизованным пользователям получать доступ к содержимому, однако, по словам специалистов UpGuard, в этом случае настройки позволяли «Authenticated Users» загружать сохраненные данные.

Authenticated Users — любой пользователь, у которого есть учетная запись AWS.

Представители Alteryx заявили, что не видят в утечке ничего страшного.

«Мы уже удалили все данные из облака, тем более там не было никаких имён», — утверждают в Alteryx.

Подпишитесь на новости

Торвальдс распробовал ИИ: кодить веселее, разгребать патчи — нет

Линус Торвальдс признался, что ему нравится использовать ИИ для программирования. Раньше создатель Linux относился к таким инструментам скептически, но теперь считает их полезными (особенно для задач, в которых сам не силен).

Как пишет ZDNet, Торвальдс рассказал об этом на Open Source Summit Europe. В качестве примера он привел собственный проект гитарной педали.

Интерфейс на C работал, но выглядел старомодно. Торвальдс подключил ИИ, чтобы улучшить его. Первый результат оказался ужасным: пришлось показать модели существующую реализацию и объяснить, что именно требуется изменить.

По мнению папы Линукса, вайб-кодинг помогает вернуть удовольствие от небольших проектов. На фоне профессионального ПО начинающему программисту трудно считать свои эксперименты значимыми, а ИИ позволяет быстрее получить осязаемый результат.

При этом для серьезных и важных задач Торвальдс призывает использовать ИИ осторожно. Он также отмечает обратную сторону автоматизации: инструменты помогают искать уязвимости, но заваливают сопровождающих ядро сомнительными отчетами и поверхностными исправлениями.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru