Ferrari призналась во взломе своих ИТ-систем и утечке данных клиентов

Ferrari призналась во взломе своих ИТ-систем и утечке данных клиентов

Ferrari призналась во взломе своих ИТ-систем и утечке данных клиентов

Итальянская компания Ferrari, выпускающая спортивные автомобили, рассказала о взломе: киберпреступники сначала получили доступ к ряду ИТ-систем, а затем затребовали выкуп. Расследование идёт полным ходом.

«С сожалением сообщаем вам о киберинциденте, который затронул системы Ferrari. Злоумышленникам удалось получить доступ к некоторым системам в ИТ-среде», — говорят представители Ferrari в официальном уведомлении.

Чтобы скомпрометированные данные не оказались в общем доступе, итальянская компания должна заплатить вымогателям. Ferrari обещает уточнить, участвовал ли в атаке шифровальщик или же это классическая схема выкупа за украденную информацию.

«После получения записки с требованиями выкупа, мы сразу же инициировали расследование совместно с крупнейшей компанией сферы кибербезопасности», — дополняют в Ferrari.

Судя по всему, в руки злоумышленников попали сведения о клиентах: имена, адреса, имейлы и телефонные номера.

Тем не менее автомобилестроитель отметил, что кибератака никак не повлияла на рабочие процессы.

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