Домашние камеры от Swann отсылают семейные видео посторонним лицам

Домашние камеры от Swann отсылают семейные видео посторонним лицам

Домашние камеры от Swann отсылают семейные видео посторонним лицам

Камера компании Swann отправила частные кадры из дома семьи в приложение стороннего человека. Представители Swann заявили, что это заводской брак, а сама ситуация представляет собой «разовый» инцидент.

Однако месяцем ранее другой клиент сообщил о похожей проблеме — в его приложение пришли кадры CCTV-камеры, установленной в баре.

Swann отметила, что изучает эти инциденты, также компания уведомила контрольный орган о каждом таком случае случайных утечек.

«Swann Communications сообщила нам об инциденте, мы займемся расследованием. Если у кого-либо есть подозрения, что его данные утекли похожим образом, просим сообщить нам об этом», — сказали в Управлении уполномоченного по вопросам информации.

Впервые о проблеме сообщила BBC, один из сотрудников организации начал получать ролики, записанные на кухне неизвестной семьи.

Видеоролики автоматически загружались на телефон, на них мужчина с женщиной проходили рядом с камерой. На фоне можно было различить голос ребенка.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru