Данные 500 тыс. россиян-соискателей с jobinmoscow.ru опубликованы в Сети

Данные 500 тыс. россиян-соискателей с jobinmoscow.ru опубликованы в Сети

Данные 500 тыс. россиян-соискателей с jobinmoscow.ru опубликованы в Сети

Очередная крупная утечка информации о гражданах России. Неизвестные киберпреступники разместили в Сети базу данных ресурса jobinmoscow.ru, специализирующегося на подборе вакансий в Москве.

Как сообщила газета «Коммерсантъ», в руки злоумышленников попали данные около полумиллиона россиян, зарегистрированных в данном сервисе трудоустройства.

Согласно имеющейся информации, на момент утечки на сайте jobinmoscow.ru были размещены более 566 тысяч вакансий от 209 тыс. компаний. Также ресурс располагал базой в 195 тысяч резюме.

Эксперты в области кибербезопасности убеждены, что киберпреступникам не составит труда найти принадлежащие пострадавшим гражданам аккаунты в социальных сетях. Помимо этого, злоумышленники вполне могут попытаться взломать почтовые ящики жертв утечки.

Также есть риск, что скомпрометированными данными может воспользоваться рынок фальшивого трудоустройства. Там уже мошенники могут задействовать разные схемы, располагая личной информацией россиян.

Специалисты обращают внимание, что в слитой базе данных есть сведения о бывших работодателях, что открывает специфический вектор атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru