В даркнете выставили БД с данными 760 тыс. пользователей discord.io

В даркнете выставили БД с данными 760 тыс. пользователей discord.io

В даркнете выставили БД с данными 760 тыс. пользователей discord.io

На одном из форумов даркнета некие злоумышленники выставили на продажу базу данных. По их словам, она содержит информацию о зарегистрированных пользователях сервиса discord.io.

В объявлении, на которое указали исследователи из «Утечек информации», утверждается, что в слитой БД находятся 760 тыс. пользователей.

Среди скомпрометированных данных указаны адреса электронной почты и хешированные пароли. Специалисты проверили имейлы с помощью функции восстановления пароля — discord.com/login.

Оказалось, что все адреса действительные. Сервис предоставляет сторонний интерфейс для Discord.

Напомним, неделю назад стало известно об утечке сведений пользователей сайта электронных книг Литрес. До этого киберпреступники сливали данные туроператора «Интурист», 5 млн конкурсантов «Большой перемены» и медлабораторий Хеликс.

В начале месяца эксперты также уточняли, что в первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян. В целом, по статистике РКН, в России в 40 выросло число утечек ПДн.

Примерно в то же время стало известно, что польский шпионский софт LetMeSpy свернулся после крупной утечки.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru