В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

За первые шесть месяцев 2023 года в открытый доступ попало 43,8 млн уникальных адресов электронной почты и 0,8 млн телефонных номеров. Такую статистику представили исследователи из центра противодействия киберугрозам Innostage CyberART.

В общей сложности специалисты изучили 34 утечек персональных данных, которые фиксировались в российских компаниях с января по июнь 2023 года.

Сливы ПДн больше всего затронули сферу розничной торговли и информационных технологий. Эксперты вспоминают соответствующие киберинциденты у 1C, 1CBIT, «ИнфоТеКС», BI.ZONE, «Атол», «Ашан», Gloria Jeans, Аскона и Book24.

Уточняется, что в 48% случаев утечки данных произошли по вине внешних киберпреступников, а для спекуляции данными последние используют текущую политическую повестку.

В 32% сливов, к сожалению, виноваты сами сотрудники компаний, допустившие халатность или невнимательность. Например, системные администраторы часто оставляли ошибки в конфигурациях баз данных.

12% утечек стали уже прямым следствием работы так называемых инсайдеров. 8% — результатом эксплуатации уязвимостей в инфраструктуре организаций.

По данным Innostage CyberART, самое больше число утечек пришлось на январь, февраль и июнь 2023-го. Кстати, сливы очень часто шли параллельно с DDoS-атаками, которые помогали замаскировать эксплуатацию уязвимостей.

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