Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Trend Micro рассказала об инциденте внутри компании: бывший сотрудник похитил персональные данные клиентов. Компания подчёркивает, что никакого вторжения извне зафиксировано не было.

Представитель Trend Micro сообщил, что приблизительное число затронутых утечкой пользователей равно 70 000. К слову, это меньше 1% от общего количества клиентов компании — 12 миллионов.

Проведя внутреннее расследование, специалисты Trend Micro выяснили, что экс-служащий получил доступ к базе данных техподдержки клиентов.

Среди украденных данных были: имена, адреса электронной почты, идентификаторы при обращении в поддержку и телефонные номера.

После кражи скомпрометированная информация использовалась в ходе мошеннических кампаний. Отдельные клиенты сообщили Trend Micro о поступающих звонках от людей, представляющихся сотрудниками компании.

В результате расследования удалось установить личность причастного к краже данных инсайдера. Также специалисты выяснили, что экс-сотрудник «имел откровенно преступные намерения».

Есть основания полагать, что украденную информацию злоумышленник продал группе киберпреступников, которую, к сожалению, на данный момент установить не удалось.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru