В Delivery Club подтвердили утечку клиентских данных

В Delivery Club подтвердили утечку клиентских данных

В Delivery Club подтвердили утечку клиентских данных

Хакеры решили явить миру гастрономические пристрастия россиян: в Сеть слиты данные клиентов еще одной крупной службы доставки еды — Delivery Club. В компании подтвердили факт утечки и запустили внутреннее расследование.

«Служба безопасности Delivery Club обнаружила утечку данных о совершенных некоторыми пользователями заказах, — сообщили ТАСС в пресс-службе Delivery Club. — Данные включают в себя информацию о заказах и не затрагивают банковские реквизиты. Делаем все возможное для предотвращения распространения данных».

Пострадавший сервис также начал принимать меры по повышению защиты данных и планирует провести дополнительный аудит внутренних систем.

О публикации клиентских данных Delivery Club сообщалось в профильных Telegram-каналах In4security и «Утечки информации». Автор слива утверждает, что в его распоряжении имеется база на 250 млн записей. В открытый доступ выложен образец — файл, содержащий более 1 млн строк со следующей информацией:

  • имя клиента;
  • номер телефона (827 758 уникальных контактов);
  • адрес доставки, код домофона, этаж, номер подъезда;
  • email (183 852 уникальных адреса);
  • IP-адрес (507 673 уникальных);
  • состав заказа и стоимость;
  • дата и время заказа (с 24.05.2020 по 04.07.2021).

В конце февраля с похожим инцидентом столкнулась «Яндекс.Еда». Как оказалось, утечка произошла по вине инсайдера, в результате службу доставки готовых блюд оштрафовали на 60 тыс. рублей.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru