Новая утечка затрагивает миллиарды пользователей онлайн-магазинов

Новая утечка затрагивает миллиарды пользователей онлайн-магазинов

Новая утечка затрагивает миллиарды пользователей онлайн-магазинов

В Сети обнаружили очередную слитую базу пользовательских данных, которая насчитывает более миллиарда учётных записей. На этот раз пострадали зарегистрированные на площадках онлайн-магазинов люди, а также любители видеоигр.

Об утечке сообщила команда Cyble Research, которая и раньше писала о компрометации данных пользователей.

По словам специалистов, в процессе очередного сканирования форумов дарквеба они наткнулись на огромную базу данных. Как утверждал продавец БД, в ней содержались сведения «о миллиардах аккаунтов».

Дальнейший анализ показал, что в базе содержатся данные пользователей онлайн-магазинов и геймеров. Наибольшее количество скомпрометированных аккаунтов насчитывают следующие площадки:

AliExpress (300 млн), eBay (145 млн), Sony PlayStation Network (77 млн), Steam (35 млн).

Исследователи до сих пор пытаются выяснить точную сумму, запрошенную продавцом базы данных.

Ранее Cyble сообщала об утечке баз данных сразу трёх хакерских форумов — Sinful Site, SUXX.TO и Nulled. Также эта компания в мае писала о продаже 550 млн украденных пользовательских данных.

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