Инженер признан виновным в загрузке секретных данных ВМС США на Dropbox

Инженер признан виновным в загрузке секретных данных ВМС США на Dropbox

Инженер признан виновным в загрузке секретных данных ВМС США на Dropbox

Бывший инженер подрядчика, сотрудничавшего с военно-морским флотом, признан виновным в краже коммерческой тайны. Обвинение утверждает, что 35-летний Джаред Дилан Спаркс загрузил секретные файлы в свою личную учетную запись Dropbox.

Спаркс работал инженером-электриком в компании LBI, которая была уполномочена строить беспилотные подводные дроны, используемые ВМС США. В итоге Спаркс проработал на этом месте с января 2010 года по декабрь 2011.

Согласно обвинительному заключению, компания LBI утверждает, что Спаркс загрузил более 5000 файлов, содержащих информацию о работе LBI на ВМС США, в свою личную учетную запись Dropbox.

Эти файлы содержали информацию о проектах LBI, а также фотографии проектов и рендерингов AutoCAD и SolidWorks, используемых для создания беспилотных подводных аппаратов.

ФБР арестовало Спаркса в ноябре 2016, обыск в его доме помог обнаружить секретную информацию, которой располагал бывший сотрудник LBI.

В итоге на этой неделе суд присяжных признал Спаркса виновным по 13 из 29 пунктам обвинительного заключения.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru