Данные 106 млн клиентов Capital One скомпрометировала экс-сотрудница AWS

Данные 106 млн клиентов Capital One скомпрометировала экс-сотрудница AWS

Данные 106 млн клиентов Capital One скомпрометировала экс-сотрудница AWS

Capital One, одна из крупнейших финансовых организаций США, подверглась кибератаке, в результате которой были скомпрометированы персональные данные более ста миллионов клиентов.

Как уже выяснили правоохранители, за атакой стоит разработчик программного обеспечения, ранее работавший в штате AWS. Минюст США обвинил 33-летнюю Пейдж Адель Томпсон, которая также известна под онлайн-псевдонимом «erratic».

На данный момент известно, что Пейдж Томпсон работала на подрядчика Capital One с 2015 по 2016 год. Киберпреступница опубликовала на GitHub детали взлома, которые дают понять, что для доступа к данным использовался неправильно сконфигурированный защитный экран уровня приложений (Web Application Firewall, WAF).

Один из пользователей GitHub, обративший внимание на пост «erratic», уведомил представителей Capital One о киберинциденте. Сотрудники финансовой организации незамедлительно приняли меры, устранив все обнаруженные лазейки.

«Важно отметить, что данные кредитных карт и учетные данные не попали в руки преступника. Среди скомпрометированной информации были имена, адреса, почтовые индексы, телефонные номера, имейлы и даты рождения», — говорится в официальном заявлении Capital One.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru