267 млн Facebook-профилей продаются в дарквебе за $540

267 млн Facebook-профилей продаются в дарквебе за $540

267 млн Facebook-профилей продаются в дарквебе за $540

На просторах дарквеба продаются данные 267 пользователей Facebook. Как сообщила команда исследователей Cyble, за всё это злоумышленники хотят $540. К счастью, паролей среди скомпрометированных данных нет.

Однако в базе можно найти адреса электронной почты, имена, идентификаторы на Facebook, даты рождения и телефонные номера. Другими словами, эта утечка — всё, что нужно для качественной фишинговой кампании. Злоумышленники вполне правдоподобно могут замаскировать свои письма под уведомления от Facebook.

Исследователи в области кибербезопасности купили базу, чтобы убедиться в актуальности выставленных на продажу данных. Эксперты также посоветовали поменять пароли, несмотря на то, что последние в утечке не фигурируют.

Не мешает настроить и двухфакторную аутентификацию, которая гарантированно повысит безопасность вашей учётной записи.

Что касается последней утечки, любой владелец Facebook-аккаунта может проверить, продаются ли в дарквебе его данные. Для этого нужно воспользоваться соответствующей опцией на ресурсе Cyble.

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