Торговавших персональными данными из базы МВД полицейских будут судить

Торговавших персональными данными из базы МВД полицейских будут судить

Торговавших персональными данными из базы МВД полицейских будут судить

Двух сотрудников правоохранительных органов будут судить в Нижегородской области. Согласно материалам дела, полицейские торговали персональными данными, им вменяется статья 286 УК РФ «Превышение должностных полномочий».

Обвинение утверждает, что 30-летний полицейский из Богородского района в 2015 году за определенную плату предоставлял информацию из ведомственных банков данных МВД. Год спустя ему стал помогать брат, также сотрудник полиции.

Используя имеющийся у них доступ, эти сотрудники предоставляли служебную информацию заплатившим пользователям. Среди таких данных, имевшихся в распоряжении МВД, были: ФИО, дата рождения, адрес прописки, информация о привлечении к ответственности граждан, а также информация об их автомобилях.

Интересующихся такого рода информацией пользователей полицейские находили в интернете.

За более чем год незаконной деятельности злоумышленникам удалось заработать более 700 тысяч рублей. На данном этапе, как сообщается, уголовное дело рассматривается судом.

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