Данные более 114 млн компаний и граждан США лежали открытыми в Сети

Данные более 114 млн компаний и граждан США лежали открытыми в Сети

Данные более 114 млн компаний и граждан США лежали открытыми в Сети

Огромная база данных, содержащая более 114 миллионов записей о гражданах и компаниях США была обнаружена в Сети совершенно открытой . Об этом сообщили эксперты эстонской компании HackenProof, которая специализируется на тестировании на проникновение.

Эту базу специалисты обнаружили благодаря специальному поисковику Shodan, который уже зарекомендовал себя в ИБ-сообществе в качестве отличного средства поиска уязвимостей и открытых для доступа данных.

В итоге исследователи HackenProof наткнулись на базу, содержащую персональные данные 56 934 021 граждан США. Среди этих данных были: полное имя, информация о работодателе, должность, физический адрес, адрес электронной почты, ZIP-код, номер телефона и IP-адрес.

«Та же база содержит более 25 миллионов записей об американских компаниях. Среди них следующие данные: имя компании, род ее деятельности, ZIP-код, географические координаты, переписной участок, номер телефона, веб-адрес, электронная почта, количество работников и многое другое», — говорится в блоге компании.

Безусловно, такими данными вполне могут заинтересоваться кибермошенники разной величины, так как это позволит им осуществлять более целенаправленные фишинговые атаки на сотрудников компаний.

В настоящее время доступ к базе уже закрыли.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru