Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Семь лет назад знаменитый эксперт Трой Хант создал крайне полезный сервис Have I Been Pwned, основная задача которого — предупреждать пользователей о скомпрометированных логинах и паролях. Теперь Хант решил открыть исходный код Have I Been Pwned, что позволит усовершенствовать и дополнить сервис новыми возможностями.

Конечно, не все менеджеры паролей используют базу Троя Ханта, однако множество задействуют API «k-Anonymity», который изначально создавался специально под Have I Been Pwned.

Здесь основная задача разработчиков — донести до пользователей, что их учётные данные утекли, однако сделать это так, чтобы киберпреступники не поняли, какие именно пароли были скомпрометированы. k-Anonymity использует математические модели для сокрытия этой информации от хакеров.

В прошлом году Трой Хант признался, что уже не хочет тащить сервис в одиночку. Создатель Have I Been Pwned мечтает, чтобы его детище получило развитие за счёт сообщества таких же экспертов-энтузиастов.

Сначала специалист пытался продать Have I Been Pwned другой компании, но в итоге сделка не состоялась. Поэтому Хант решил просто открыть исходный код сервиса.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru