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.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru