В Сеть выложили резервную копию базы данных соискателей работы в Пятерочке

В Сеть выложили резервную копию базы данных соискателей работы в Пятерочке

В Сеть выложили резервную копию базы данных соискателей работы в Пятерочке

В открытый доступ попали PostgreSQL-дампы, предположительно, официального сайта с вакансиями торговой сети “Пятерочка”. Слили два файла: сами вакансии и откликнувшихся на них соискателей. Базы датируются ноябрем прошлого года.

Про очередной слив пишет Telegram-канал “Утечки информации”. В сеть утекли данные о соискателях работы в торговой сети “Пятерочка”. Речь о резервной копии базы PostgreSQL официального сайта rabota5ka.ru.

В Сеть выложили два дампа. В одном — сами вакансии, второй содержит персональные данные соискателей.

В файле с ПДн почти 180 тыс. строк с именами, датами рождения, телефонами и адресами проживания. Судя по данным, копию сняли в ноябре прошлого года.

По новому закону “О персональных данных”, компания должна сообщать об утечке в Роскомнадзор в течение суток после обнаружения.

К моменту публикации пресс-служба “Пятерочки” на запрос редакции Anti-Malware.ru не ответила.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru