Персональные данные клиентов медлабораторий Хеликс попали в Сеть

Персональные данные клиентов медлабораторий Хеликс попали в Сеть

Персональные данные клиентов медлабораторий Хеликс попали в Сеть

Очередная утечка из сферы здравоохранения. На этот раз в открытый доступ попали персональные данные, якобы принадлежащие клиентам сети медицинских лабораторий «Хеликс».

Как выяснили «Утечки информации», в выложенном файле содержится 7 344 919 строк. Среди ПДн можно найти:

  • ФИО
  • Телефонные номера — 879 тысяч уникальных
  • Имейлы — 779 тысяч уникальных
  • Даты рождения
  • Пол
  • СНИЛС (не для каждого клиента)

В другом дампе, попавшем к исследователям, насчитываются 4 986 296 записей, включая следующие данные:

  • Адреса электронной почты — 4,9 млн уникальных
  • хешированные (SHA-512 без соли) пароли
  • IP-адреса и строки User-Agent
  • Даты регистрации и последнего входа в аккаунт (в период с 17.07.2012 по 15.07.2023)

По словам специалистов, оба дампа датируются 15.07.2023.

 

Напомним, на днях злоумышленники сообщали о сливе данных туроператора Интурист.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru