Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный веб-сайт для взрослых SextPanther, предлагающий услуги секстинга, случайно раскрыл персональные данные тысяч моделей, работающих по заказу данного онлайн-проекта.

Создатели и администраторы SextPanther базируются в Аризоне. Идентификационные данные, принадлежащие более чем 11 тыс. моделей хранились в ведре Amazon Web Services (AWS).

Там можно было найти: данные паспортов, водительские удостоверения, номера социального страхования. По словам представителей SextPanther, компания использует три документа для подтверждения возраста моделей, с которыми сотрудничает сайт.

Помимо этого, в общий доступ утекли имена, домашние адреса, даты рождения, биометрические данные и фотографии девушек, отказывающих услуги для взрослых.

Подавляющее большинство владельцев скомпрометированных данных проживают в США, однако есть модели из Канады, Индии и Великобритании.

Проект SextPanther организует взаимодействие между посетителями и моделями, в процессе которого последние отправляют первым откровенные снимки. Таких фотографий и видео в открытом ведре нашлось более 100 тысяч.

Утечку обнаружили специалисты компании Fidus Information Security. По их словам, выяснить причину раскрытия информации пока не удалось.

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