Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter прислушался к пользователям и наконец устранил серьёзную брешь в системе двухфакторной аутентификации (2FA). Теперь социальная платформа позволяет людям удалить свой номер телефона из настроек верификации.

Twitter давно внедрил дополнительный уровень защиты аккаунтов, благодаря которому пользователи могут получать короткие коды для подтверждения аутентификации в SMS-сообщениях.

Проблема в том, что такой метод 2FA нельзя считать полностью безопасным. Если за дело возьмётся грамотный киберпреступник, он сможет перехватить коды подтверждения.

Именно поэтому специалисты в области кибербезопасности рекомендуют использовать двухфакторную аутентификацию на основе приложений вроде Google Authenticator. В противном случае вы рискуете стать жертвой атаки «подмена SIM-карты» (SIM swapping).

Причина, по которой Twitter подвергался критике за свой метод 2FA, заключалась в навязывании использования SMS-сообщений, даже когда пользователь задействовал стороннее приложение для аутентификации.

Социальная сеть никогда толком не комментировала причину такого решения, хотя многие эксперты задавали соответствующие вопросы.

Однако теперь площадка поменяла правила — люди могут использовать двухфакторную аутентификацию без необходимости вводить телефонный номер.

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