В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

С начала этого года китайские компании умудрились допустить утечку 590 миллионов резюме. Такая статистика получается, если сложить данные об утечках из разных источников, о которых эксперты сообщили в первые три месяца 2019 года.

Наибольший процент инцидентов с непреднамеренным раскрытием данных произошел по причине плохо защищенных баз данных MongoDB, а также серверов ElasticSearch, которые были доступны из Сети без пароля.

От мелких компаний до крупных организаций, специализирующихся на поиске рабочих мест — все они сливали данные своих клиентов в той или иной форме. Исследователь Саням Джейн, участник сообщества GDI Foundation, сообщил о большинстве случаев утечек.

Например, 10 марта Джейн обнаружил сервер ElasticSearch, который раскрывал 33 миллионов резюме граждан Китая. Эту базу данных защитили паролем спустя четыре дня после сообщения Джейн.

13 марта специалист наткнулся на еще один сервер ElasticSearch, который на этот раз содержал 84,8 миллионов резюме. Об этой базе также сообщил Дэвин Стоукс.

15 марта Джейн опять исследовал цифровое пространство, что привело к обнаружению очередной установки ElasticSearch, которая раскрывала 93 миллиона резюме.

Четвертый сервер, найденный Джейн содержал только 9 миллионов резюме, а вот пятый — целых 129 миллионов. Шестой сервер сливал 180 000, седьмой — 17 000.

Буквально на днях Боб Дьяченко сообщил, что китайский сервер сливает 10,5 миллионов данных граждан Китая.

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