В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

Незащищенная база данных, лежащая на неопознанном Elasticsearch-сервере, открыла более миллиарда записей со всего интернета, содержащих данные пользователей социальных сетей и сервисов электронной почты. Любой злоумышленник, знающий адрес сервера, мог просмотреть все эти данные.

Есть в этой истории один странный нюанс: согласно опубликованной Bloomberg информации, никто толком не знает, как пользовательские данные попали в открытый источник.

На утечку информации обратили внимание исследователи в области кибербезопасности Боб Дьяченко и Винни Троя. Размер обнаруженной базы данных составлял 4 Тбайт.

В базе хранилась информация учётных записей пользователей Facebook, Twitter и LinkedIn. В общей сложности эксперты насчитали четыре миллиарда аккаунтов в социальных сетях и 650 миллионов уникальных адресов электронной почты.

Вся лежащая открыто информация затрагивает 1,2 миллиарда людей, использующих популярные онлайн-площадки. Стоит отметить, что в БД не было ни паролей, ни данных банковских карт.

Троя и Дьяченко сообщили об открытой базе данных ФБР. В настоящее время, по словам специалистов, сервер недоступен.

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