Помощник брокера продал базу конкурентам за 100 тыс. рублей

Помощник брокера продал базу конкурентам за 100 тыс. рублей

Помощник брокера продал базу конкурентам за 100 тыс. рублей

20-летний москвич проработал в агентстве недвижимости в “Москва-Сити” 4 месяца. После увольнения у него остался доступ к “облаку” с реестрами объектов, застройщиков и собственников. Эти базы бывший сотрудник продал конкурентам за 100 тыс. рублей. Теперь ему грозит 5 лет тюрьмы.

Про историю с недобросовестным брокером и “проспавшей” службой ИБ пишет Telegram-канал “Утечки информации”.

19-летний молодой человек устроился на работу в агентство “Сколково-недвижимость” в ноябре прошлого года. В феврале он уволился, но доступ к данным компании ему никто не закрыл. В базах хранились сведения об объектах недвижимости, застройщиках и собственниках, уточняет ИА Regnum. Всё это недобросовестный сотрудник скачал на жесткий диск и продал конкурирующей компании “Пойнт-Эстейт”.

Сделка прошла в одном из ресторанов на Арбате. За “слив” москвич просил 150 тыс. рублей, но согласился и на компромиссные 100 тыс.

“В качестве вознаграждения Никита получил от покупателя всего 100 тысяч рублей (просил 150 тыс. рублей). Теперь ему грозит до 5 лет лишения свободы за разглашение сведений, составляющих коммерческую тайну, и до 4 лет колонии за хищение компьютерных данных”, — рассказал источник агентства.

Уголовное дело возбудили 24 ноября 2022 года.

Напомним, Минцифры в октябре определилось с размером штрафа за утечки. За сливы, не позволяющие идентифицировать достаточное количество субъектов персональных данных, штрафы налагаться не будут.

“Достаточным” считается показатель в 10% от минимального объема самой утечки. Оборотные штрафы включатся, если из “утекших” 10-100 тыс. ПДн удастся верифицировать 1 000. Если объем утечки превышает 100 000 записей, то принадлежность должна определяться у 10 000 субъектов.

Предлагается создать фонд пострадавших от утечек, который будет наполняться оборотными штрафами. Механизм критикует Ассоциация больших данных. По мнению участников рынка, компаниям было бы эффективнее инвестировать в аудиты собственных информсистем, чем переводить деньги в фонд.

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