Незащищенные базы MongoDB содержали данные массовой слежки в Китае

Незащищенные базы MongoDB содержали данные массовой слежки в Китае

Незащищенные базы MongoDB содержали данные массовой слежки в Китае

18 баз данных MongoDB, содержащих информацию, собранную в рамках программы Китая по наблюдению за гражданами, находились совершенно незащищенными в Сети. Таким образом, любой желающий мог получить доступ к этим данным.

Среди собранной по стране информации были имена, номера паспортов, фотографии, данные GPS, информация о сети, публичные и личные переписки и история обмена файлами.

По словам Виктора Геверса, исследователя из некоммерческой организации GDI Foundation, цель данной программы КНР — собрать данные с шести местных социальных платформ, а затем привязать их к реальным личностям или идентификаторам.

На данный момент известно, что в числе прочих платформ анализировалась информация в популярном китайском мессенджере QQ, а также в приложении WeChat.

Геверс утверждает, что ежедневно обрабатывались данные 364 миллионов профилей, а затем синхронизировались с незащищенными базами MongoDB. В конце этой цепочки находились полицейские участки, расположенные в крупных городах и провинциях.

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