В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился аналог сервиса Have I Been Pwned — бот, позволяющий проверить скомпрометированные пароли с помощью адреса электронной почты. По словам создателя бота, получившего имя MailSearchBot, в сервисе используется база утекших связок логин-пароль, насчитывающая 9 млрд записей.

Воспользоваться MailSearchBot достаточно просто — нужно отправить ему в чат адрес вашей электронной почты. В ответ сервис должен выдать скомпрометированные пароли, связанные с этим адресом (если они имеются).

На данный момент, как признается сам создатель MailSearchBot Батыржан Тютеев, сервис представляет собой исключительно любительскую разработку, созданную на домашнем компьютере.

Сам Тютеев представляет компанию NitroTeam, занимающуюся проведением пентестов.

Напомним, что Трой Хант, нынешний владелец сервиса Have I Been Pwned, предоставляющего информацию об утечках, ищет желающего приобрести его детище. Хант создал Have I Been Pwned более пяти лет назад, а в настоящее время он отлично справляется с выявлением скомпрометированных учетных данных.

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