Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

В даркнете выставлена на продажу база данных, которая, по словам продавца, была украдена у российской страховой компании «БАСК». Несколько файлов суммарно содержат свыше 100 тыс. номеров телефонов и почти 300 тыс. адресов имейл.

О новой находке сообщил сегодня, 18 декабря, телеграм-канал «Утечки информации». Анализ содержимого файлов показал, что представленная в них информация актуальна на 02.12.2023.

Выкачанная база содержит следующие ПДн:

  • ФИО;
  • дата рождения;
  • пол;
  • адрес места жительства;
  • хешированный пароль (MD5 с солью и без) на доступ к icbask.ru;
  • телефон (134 тыс. уникальных номеров);
  • имейл (294 тыс. уникальных адресов);
  • серия/номер паспорта, водительского удостоверения и полиса страхования;
  • госномер автомобиля и VIN.

 

В этом году @dataleak зафиксировал утечки клиентских баз более 15 страховых компаний и посреднических агентств. Общее число скомпрометированных номеров телефона при этом превысило 6 млн, адресов имейл — 5 миллионов. Так, только у ОСК злоумышленникам удалось украсть 1,2 млн имейл-адресов пользователей.

По данным ГК «Солар», в период с января по ноябрь 2023 года от утечек пострадали 385 российских организаций. В открытый доступ попало 103,4 Тбайт данных, в том числе 142 млн адресов имейл и более 220 млн телефонных номеров — в 1,5 раза больше, чем численность населения РФ.

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