Пароли пользователей ccontent[.]ru в виде простого текста утекли в Сеть

Пароли пользователей ccontent[.]ru в виде простого текста утекли в Сеть

Пароли пользователей ccontent[.]ru в виде простого текста утекли в Сеть

Сервис «готовых постов для Instagram (признана экстремистской и запрещена на территории России) и ВК», находящийся по адресу ccontent[.]ru, стал очередной жертвой утечки. Слитый дамп БД датируется 26 июля 2023 года.

Как пишут «Утечки информации», скомпрометированными оказались данные зарегистрированных пользователей. В соответствующей таблице нашли более 22 тысяч телефонных номером и паролей в виде простого текста.

 

Буквально на днях стало известно о сливе данных авиапассажиров из системы Leonardo/Сирена. В то же время депутат Госдумы Александр Хинштейн считает, что основная причина утечек данных — кибератаки со стороны Украины.

А на прошлой неделе в паблике обнаружили исходники Ubiquiti, что поставило под угрозу не только интеллектуальную собственность вендора, но и его клиентов.

Специалисты центра мониторинга внешних киберугроз Solar AURA также подсчитали, что за последние полгода фрагменты закрытого исходного кода российских компаний просачивались в публичные репозитории более 2,2 тысяч раз.

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