Некий киберпреступник продаёт 550 млн украденных пользовательских данных

Некий киберпреступник продаёт 550 млн украденных пользовательских данных

Некий киберпреступник продаёт 550 млн украденных пользовательских данных

Неизвестный киберпреступник продаёт двадцать девять баз данных, содержащих в общей сложности 550 миллионов похищенных пользовательских данных. Вся конфиденциальная информация была выставлена на продажу 7 мая.

По словам специалистов из компании Cyble, часть собранных в этих базах данных уже прилично устарела. Например, старейшие датируются 2012 годом, новейшие — прошлым месяцем.

В целом эксперты выразили беспокойство такой масштабной утечкой, поскольку все скомпрометированные данные могут быть использованы для целевых фишинговых атак.

Помимо вышеперечисленных 550 млн записей, злоумышленник параллельно продаёт 47,1 млн телефонных номеров. Последние, кстати, до этого фигурировали в утечке 2018 года.

Имеющиеся в базе пароли уже взломаны, то есть доступны в виде простого текста. Таким образом, купившим БД злоумышленникам не составит никакого труда взломать учётные записи жертв утечки.

Команда Cyble создала специальный сервис, с помощью которого вы можете проверить, были ли скомпрометированы ваши данные. Для этого в соответствующее поле нужно будет ввести адрес электронной почты.

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