Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Пришло время американской компании Uber, предоставляющей услуги такси, ответить за сокрытие информации об утечке данных водителей. Теперь компания должна выплатить $148 миллионов 50 американским штатам и федеральному округу Колумбия.

Генеральный прокурор штата Айова отметил, что Uber скрывала инцидент с крупной утечкой данных около 600 тысяч водителей в течение года. Самой компании стало известно об утечке в ноябре 2016 года.

В правоохранительные органы Uber сообщила о ней только в ноябре 2017 года.

Помимо выплаты серьезной суммы, американскую компанию также обязали создать политику для обеспечения безопасности персональных данных.

В декабре прошлого года глава Роскомнадзора Александр Жаров заявил, что компрометация данных пользователей Uber, имевшая место в 2016 году, не коснулась российских клиентов.

В июле этого года стал известен забавный случай — водитель работавший на Uber и Lyft, был уволен из обеих компаний после того, как раскрылось, что он стримил в режиме онлайн своих пассажиров без их на то согласия. 32-летний Джейсон Гаргак из Флориссана, штат Миссури, с марта этого года осуществил сотни перевозок, из которых почти все стримились в прямом эфире на Twitch.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru