ElasticSearch-сервер слил данные миллионов профилей Instagram и TikTok

ElasticSearch-сервер слил данные миллионов профилей Instagram и TikTok

ElasticSearch-сервер слил данные миллионов профилей Instagram и TikTok

Команда исследователей Safety Detectives обнаружила незащищённый сервер ElasticSearch, принадлежащий сайту IGBlade.com, который занимается аналитикой активности в социальных сетях. Проблема в том, что на этом сервере хранятся данные миллионов профилей пользователей площадок Instagram и TikTok.

IGBlade специализируется на сборе данных пользователей социальных сетей, а затем предоставляет эти сведения своим клиентам для «глубокого понимания активности аккаунтов в Instagram и TikTok». Однако из-за некорректной настройки сервер IGBlade слил более 2,6 млн записей.

Среди раскрытых данных были, например, скриншоты профилей и прямые ссылки на них в соцсетях. Также на сервере хранилась персональная информация, хотя правила большинства площадок запрещают её сбор.

«Мы не знаем, почему компания IGBlade собирала персональные данные, однако стоит отметить, что все эти сведения были общедоступны», — пишут в отчёте обнаружившие незащищённый сервер эксперты.

Инструмент для сбора информации позволяет учитывать более 30 метрик. IGBlade впоследствии загружает собранные данные в собственную поисковую систему, которая отображает динамику роста подписчиков, степень вовлечённости аудитории и историю учётной записи.

Клиентам надо было создать собственный аккаунт в системе IGBlade, чтобы получить детализированные отчёты по собранным данным профилей в социальных сетях. В качестве подтверждения связи открытого сервера с IGBlade исследователи из Safety Detectives представили скриншот:

 

В результате скомпрометированной оказалась следующая информация:

  • Полные имена пользователей.
  • Онлайн-псевдонимы.
  • Аватары.
  • Биография профилей.
  • Адреса электронной почты.
  • Телефонные номера.
  • Число подписчиков и подписок.
  • Данные геолокации.
Подпишитесь на новости

ИИ на свету: в России готовят фотонные ускорители для отдельных задач GPU

Российские разработчики ищут способ ускорять ИИ с помощью света. Фотонные вычислители рассматривают как специализированную альтернативу GPU в отдельных задачах. Идею обсудили на круглом столе по развитию фотонных вычислений.

Отправлять видеокарты на пенсию пока рано, сообщает ТАСС со ссылкой на ГК «Элемент».

Предполагается гибридная система: оптика берёт подходящие ей операции, электроника отвечает за остальные. Фотонное матричное ядро планируют применять для инференса, работы уже обученных нейросетей, обработки сигналов и некоторых задач оптимизации.

Главный производственный козырь — менее жёсткие требования к техпроцессу. Ключевые элементы кремниевых фотонных схем можно создавать по нормам 90–45 нм.

Для России с ограниченным доступом к передовым зарубежным GPU это потенциально интересный путь. Правда, одного кристалла мало: нужны память, контроллеры, источники света, преобразователи сигналов и программный стек.

Разработчики подобных решений заявляют о потенциальном преимуществе по энергоэффективности более чем в десять раз. Но в «Элементе» уточняют: цифры пока преимущественно исходят от самих разработчиков.

В России уже работают над производственной базой и прототипами, в том числе в Сбере. Следующая задача — собрать полноценную экосистему с библиотеками фотонных элементов, корпусированием и тестированием.

К 2027 году планируют сформулировать требования к вычислителю для передачи в производство, а на 2028-2029 годы намечена опытная эксплуатация.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru