Неизвестный слил персональные данные 4,9 млн грузинских избирателей

Неизвестный слил персональные данные 4,9 млн грузинских избирателей

Неизвестный слил персональные данные 4,9 млн грузинских избирателей

Информация, принадлежащая более чем 4,9 млн грузинских избирателей (включая уже покойных граждан), была опубликована на одном из хакерских форумов. Пока непонятно, является ли опубликовавший посредником или он сам скомпрометировал данные.

Среди слитых персональных данных: ФИО, домашние адреса, даты рождения, идентификационные и телефонные номера. Всё это было упаковано в MDB-файл размером 1,04 Гб.

Опубликованную информацию заметили специалисты сервиса Under the Breach, специализирующегося на мониторинге и предотвращении утечек. В базе данных было 4 934 863 записи, однако авторы не утруждали себя актуализацией информации.

На одном из опубликованных скриншотов видно, что в БД находились данные миллионов ныне покойных граждан.

Выложивший базу пользователь утверждает, что все данные были взяты с официального правительственного ресурса voters.cec.gov.ge. Предполагается, что конфиденциальную информацию удалось достать либо с помощью брутфорс-атаки на сам сайт, либо через соответствующее приложение для Android.

Напомним, что парламентские выборы в Грузии запланированы на октябрь 2020 года.

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