Сервис Mixcloud сообщил об утечке данных 20 млн пользователей

Сервис Mixcloud сообщил об утечке данных 20 млн пользователей

Сервис Mixcloud сообщил об утечке данных 20 млн пользователей

Платформа для аудиостриминга Mixcloud сообщила об утечке данных более 20 миллионов пользователей. Всю скомпрометированную информацию злоумышленники разместили для продажи в дарквебе.

Сам инцидент произошёл в ноябре. Среди утёкших данных оказались: имена пользователей, адреса электронной почты, пароли (в зашифрованном виде). Специалисты подчёркивают, что расшифровать пароли практически невозможно.

Помимо этого, была скомпрометирована информация о дате регистрации, последнем входе в систему, стране проживания и IP-адресах.

Точное количество слитых данных на сегодняшний день неизвестно, однако эксперты, проанализировав продаваемую базу, предположили, что утекли в районе 22 миллионов записей.

Злоумышленники хотят за все скомпрометированные данные $4 тысячи (или приблизительно 0,5 биткоина).

Учитывая, что Mixcloud базируется в Лондоне, компания попадает под европейские законы о защите данных пользователей. Другими словами, сервис могут оштрафовать на сумму, составляющую до 4% от годовой выручки (согласно GDPR).

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