Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

В даркнет попала база сотрудников «Ростелекома». Компания начала внутреннее расследование. К утечке может быть причастен инсайдер, ранее работавший в штате корпорации.

О слитых данных сотрудников государственного провайдера «Ростелеком» накануне написал Telegram-канал «Утечки информации». В даркнете попал текстовый файл с фамилиями, должностями, адресами корпоративной почты (все в домене rt.ru и его поддоменах), логинами и номерами телефонов. Всего — 110 тыс. строк.

Ссылки на базу быстро разошлись по Сети, в том числе в Telegram-каналах, которые связывают с украинскими хакерами.

В «Ростелекоме» ситуацию прокомментировали, заявив, что не считают украинскую сторону причастной к утечке:

«Мы проверяем одного из уволенных сотрудников, который в декабре 2021 года скопировал часть внутреннего телефонного справочника, сейчас ведется расследование».

Данные сотрудников «Ростелекома» в сеть выложил тот же источник, что и базы образовательного портала GeekBrains, «Школы управления Сколково», якутского портала Ykt.Ru и службы доставки Delivery Club.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru