Данные клиентов компании OnePlus попали в руки третьих лиц

Данные клиентов компании OnePlus попали в руки третьих лиц

Данные клиентов компании OnePlus попали в руки третьих лиц

Китайский производитель смартфонов OnePlus сообщил об утечке данных своих клиентов. По словам компании, в руки третьей стороны попали имена, номера контрактов, адреса электронной почты и адреса доставки.

OnePlus опубликовала официальное заявление по поводу инцидента, в котором говорится следующее:

«Хотели бы сообщить вам: наши специалисты обнаружили, что отдельные данные клиентов попали в руки третьих лиц. Уверяем, что вся платёжная информация, пароли и аккаунты в безопасности».

«Однако имена некоторых клиентов, адреса их электронной почты и доставки были скомпрометированы. В результате затронутые пользователи могут в будущем получать спам или фишинговые письма».

По словам представителей OnePlus, компания приняла незамедлительные меры: ограничила третьим лицам доступ и усилила безопасность данных клиентов. Все затронутые инцидентом пользователи получили от OnePlus соответствующие электронные письма, в которых производитель смартфонов разъяснил ситуацию.

На данный момент компания не раскрыла детали утечки, вся информация об использованной злоумышленниками уязвимости держится в секрете. В конце декабря OnePlus планирует запустить собственную официальную программу по поиску уязвимостей в своих системах.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru