Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

В Сеть выложили фрагмент таблицы базы данных, содержащей, предположительно, данные покупателей в сети магазинов алкогольных напитков «ВинЛаб».

Как пишет телеграм-канал «Утечки информации», в слитом дампе содержатся более 408 тысяч строк, где можно найти следующие сведения о гражданах:

  • ФИО;
  • Телефонные номера;
  • Адреса электронной почты;
  • Хешированные пароли (PBKDF2 SHA-256 в реализации SAP HANA);
  • Номера карт лояльности, привязанное к ним число бонусов и пр.

Исследователи отмечают, что в полном дампе, который киберпреступник выгрузил из сервера MS SQL, содержится гораздо больше данных: 8,2 миллиона уникальных телефонных номеров и 1,6 млн уникальных адресов электронной почты.

Более того, среди данных можно найти адреса покупателей, сведения о заказах, обращения в техподдержку и коды скидочных купонов. Информация датируется 6 июля 2024 года.

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