В Сеть выложили данные покупателей магазина электроники Технолав

В Сеть выложили данные покупателей магазина электроники Технолав

В Сеть выложили данные покупателей магазина электроники Технолав

В общем доступе появился дамп, в котором содержатся данные, предположительно, покупателей магазина электроники «Технолав», а также информация об их заказах.

Как пишет телеграм-канал «Утечки информации», в слитом дампе можно найти следующие сведения:

  • имена покупателей;
  • телефонные номера (86 тысяч уникальных);
  • адреса электронной почты (79 тысяч уникальных имейлов);
  • хешированные пароли;
  • адреса доставки (если осуществлялась).

Скомпрометированные данные датируются 25 апреля 2024 года.

 

Напомним, несколько дней назад в Сеть выложили данные якобы «Московского городского открытого колледжа». SQL-дамп сайта open-college[.]ru также появился в открытом доступе.

Кроме того, на этой неделе стало известно о 361 млн слитых аккаунтов, которые удалось найти в киберпреступных телеграм-каналах.

Подпишитесь на новости

Заблокировать 95% VPN с помощью ИИ собирались власти в России

Искусственному интеллекту подыскали ещё одну работу — вычислять VPN, которые не поймали обычными средствами. При подготовке национального плана внедрения ИИ до 2030 года обсуждалось применение нейросетей для повышения эффективности блокировок до 95%.

Как выяснил «Коммерсантъ», в проекте предлагалось анализировать с помощью ИИ признаки 70% блокируемых VPN-сервисов.

Однако Минцифры заявило, что в актуальной версии документа этой меры нет. По словам источника издания, сейчас трафик уже проверяют интеллектуальные алгоритмы, но к ИИ они не относятся.

Нейросеть могла бы искать VPN по косвенным признакам соединений. Проблема в том, что похожим образом могут выглядеть корпоративные подключения, облачные сервисы и голосовая связь.

Одна ошибка фильтра, и вместо обходного сервиса отваливается рабочий инструмент. Эксперты предупреждают: на больших объёмах трафика даже небольшая доля ошибок способна затронуть множество легитимных соединений.

Поэтому один из предложенных подходов — поручить модели поиск подозрительных узлов, а блокировать их после отдельной проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru