Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Американская компания Robinhood, занимающаяся оказанием финансовых услуг, раскрыла персональные данные 7 миллионов граждан. А всё благодаря бездумному поведению одного из сотрудников, который выдал киберпреступнику доступ ко внутренним системам.

Согласно размещённой в блоге Robinhood информации, киберинцидент произошёл 3 ноября. Именно в тот день некий пользователь обратился в техподдержку американской компании.

Звонящий обманом заставил сотрудника Robinhood выдать ему доступ к конфиденциальной информации пользователей, в результате чего злоумышленник собрал адреса электронной почты около 5 миллионов людей, а также полные имена ещё двух миллионов граждан.

Более того, по словам представителей Robinhood, приблизительно 310 пользователей оказались ещё в более неприятном положении, поскольку киберпреступник добрался не только до их имён, но и до дат рождения и почтовых индексов.

Судя по всему, злоумышленник неплохо владеет методами социальной инженерии, раз ему удалось убедить сотрудника Robinhood предоставить доступ такого уровня. Преступник пробует получить выкуп, однако компания пока не собирается ничего выплачивать.

Robinhood на сегодняшний день проинформировала об инциденте правоохранительные органы, а также привлекла к расследованию компанию Mandiant.

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