В Сети продают данные 1,2 млн клиентов МФО

В Сети продают данные 1,2 млн клиентов МФО

В Сети продают данные 1,2 млн клиентов МФО

В Сети продаются данные более 1,2 млн клиентов МФО. На данный момент известно, что утечка затрагивает не одну компанию — например, представители «Быстроденег» нашли там информацию своих клиентов.

Как заявил сам продавец базы, в его распоряжении находятся данные людей, обращавшихся в одну из самых востребованных на рынке МФО (входит в топ-10).

Злоумышленник позволил ознакомиться с урезанной версией базы, содержащей приблизительно 800 записей. Согласно опубликованной РКБ информации, в «пробнике» находились следующие данные: полные имена, телефонные номера, адреса электронной почты, паспортные данные и даты рождения.

Продающее БД лицо предпочло скрыть название пострадавшей от утечки организации. Тем не менее есть основания полагать, что утекла информация клиентов компании «Быстроденьги».

Представители данной МФО, ознакомившись с соответствующим пробником, подтвердили, что данные совпадают на 33% — имена, например, совпадают, а вот телефонные номера частично указаны другие.

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