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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru