В Сети нашли незащищённый сервер с 350 млн уникальных имейлов

В Сети нашли незащищённый сервер с 350 млн уникальных имейлов

В Сети нашли незащищённый сервер с 350 млн уникальных имейлов

Исследователи обнаружили незащищённый сервер, на котором лежали семь гигабайт незашифрованных файлов. Среди общедоступной информации были 350 миллионов записей с уникальными адресами электронной почты.

Открытые данные обнаружила команда CyberNews, установить владельца сервера на данный момент не удалось. Все незащищённые данные хранились в ведре Amazon S3, любой желающий мог беспрепятственно скачать их.

Всего на сервере Amazon AWS лежали 67 файлов. 14 из которых были хешированными. Однако исследователи нашли семь полностью открытых CSV-файлов. В них содержались 50 млн записей уникальных адресов электронной почты, принадлежащих, вероятно, американским пользователям.

 

В общей сложности в файлах можно было найти 350 миллионов имейлов, как в хешированном, так и в открытом виде. Если отталкиваться от временных меток на сервере, некто заливал файлы в ведро поэтапно: сначала хешированные, в самом конце — открытые.

 

Специалисты предполагают, что неизвестный владелец сервера взял все данные на чёрных онлайн-рынках ещё в октябре 2018 года. Пока непонятно, поучили ли другие киберпреступники доступ к этой информации.

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