Сайт Рособрнадзора раскрывает данные 14 миллионов человек

Сайт Рособрнадзора раскрывает данные 14 миллионов человек

Сайт Рособрнадзора раскрывает данные 14 миллионов человек

По словам пользователя «Хабрахабра», ему удалось получить доступ к данным 14 миллионов выпускников вузов, проникнув в базу образовательных документов Рособрнадзора. Исследователь, известный под онлайн-прозвищем NoraQ, обнаружил уязвимость в форме проверки подлинности дипломов на сайте ведомства.

Как пишет NoraQ, через поля ввода данных есть возможность передать команды серверу, что позволяет скомпрометировать базу.

Результатом манипуляций исследователя стало получение доступа к документам 14 миллионов выпускников и студентов, где указаны ФИО, домашние адреса, номера ИНН и СНИЛС, год рождения, а также дипломы с серией, номером и годами поступления-окончания.

Объем такой БД оказался равен пяти гигабайтам. NoraQ отметил, что на данный момент не сообщил о наличии бреши Рособрнадзору.

«А теперь представьте, сколько времени это качалось. Вы думаете, кто-то заметил? Может быть сервис резко отключился, IP заблокировали или ещё что-то? Нет!», — уточняет исследователь.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru