Китайская служба общественной безопасности слила 90 млн записей

Китайская служба общественной безопасности слила 90 млн записей

Китайская служба общественной безопасности слила 90 млн записей

Общедоступный и незащищенный сервер ElasticSearch, принадлежащий службе общественной безопасности провинции Цзянсу, сливал содержимое двух баз данных, в которых насчитывалось 90 миллионов записей информации о людях и компаниях.

Общий размер обеих баз составлял 26 Гб. Там находились следующие данные: имена, даты рождения, пол, номера паспортов, геолокация, а также места проживания.

По словам исследователей, соотношение слитых данных было таким:

  • 58 364 777 записей принадлежали гражданам.
  • 33 708 010 записей принадлежали бизнесу.

Компьютерная группа реагирования на чрезвычайные ситуации связалась с владельцем базы данных и потребовала удалить ее. В результате по состоянию на 8 июля доступ к базе данных закрыт.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru