Equifax выплатит ещё $380,5 млн за утечку 2017 года

Equifax выплатит ещё $380,5 млн за утечку 2017 года

Equifax выплатит ещё $380,5 млн за утечку 2017 года

За Equifax с 2017 года тянется история с крупнейшей утечкой данных клиентов. И вот сейчас корпорация должна будет выплатить $380,5 миллионов, чтобы уладить все исковые требования.

По словам федерального судьи Атланты, Equifax могут заставить заплатить ещё $125 миллионов, «если потребуется удовлетворить претензии относительно некоторых незначительных потерь».

«Мы рады, что суд одобрил данное урегулирование вопроса, поскольку интересы пострадавших от утечки клиентов будут полностью учтены», — заявил пресс-секретарь Equifax.

Все $380,5 миллионов сформируют общий фонд для пользователей, чьи данные были скомпрометированы в 2017 году. Помимо этого, выплаты Equifax покроют расходы на юристов и различные пошлины.

Напомним, что в июле 2019 года Федеральная торговая комиссия взыскала с Equifax около $700 миллионов.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru