И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

Новая порция содержит три файла. В открытый доступ слили минимум 330 тысяч клиентов экспресс-доставки. Дамп одного документа совсем свежий, его сделали 5 июля.

В базе имена, телефоны, почтовые и электронные адреса, треки доставки и пункты самовывоза.

Про очередной слив СДЭКа накануне вечером написал Telegram-канал “Утечки информации”. Свободно скачать можно три файла.

Первый client.csv содержит полную информацию о 330 тыс. клиентов: фамилии получателя, электронки, название компании-отправителя и даже пункт самовывоза.

Второй файл contragent.csv сдаёт контрагентов СДЭКа. 30 тыс. строк с информацией о “физиках” и компаниях на русском и английском языках, телефоны, адреса и треки обновлений. Именно этот файл, судя по датам, был скопирован 5 июля.

Третий документ phone.csv касается телефонов и идентификаторов отправителя / получателя. Данные связаны с первым файлом. После удаления дублей остается почти 25 млн телефонных номеров.

Первая утечка у СДЭКа случилась в феврале. В сеть попали две таблицы с ФИО, телефонами и адресами: один файл содержал 460 млн строк, второй — 820 млн. Оператор подтвердил потерю данных, обвинив хакеров во взломе системы. Клиенты СДЭКа подали на компанию в суд и требуют компенсации. В мае база экспресс-доставки пополнила и карту утечек Яндекс.Еды, ГИБДД, Билайн и Wildberries.

Напомним, Минцифры сейчас дорабатывает законопроект о штрафах за утечки. По первому “сливу” предлагают установить фиксированную ставку, за второй прокол — оборотный штраф. Деньги могут пойти в Фонд, который будет выплачивать компенсации пострадавшим.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru