В I полугодии 2024-го в Сеть слили 150 БД российских компаний

В I полугодии 2024-го в Сеть слили 150 БД российских компаний

В I полугодии 2024-го в Сеть слили 150 БД российских компаний

Специалисты компании F.A.C.C.T. привели интересную статистику: за первые шесть месяцев 2024 года в открытый доступ выложили 150 баз данных российских компаний. Каждая из этих БД впервые просочилась в Сеть.

Аналогичный период прошлого года показал лишь 119 скомпрометированных баз, а за весь 2023-й в общем доступе оказались 246 БД.

Организации сферы ретейла составили 30% от общего числа утечек за первое полугодие 2024-го. Чаще всего в слитых базах можно найти ФИО, адреса проживания, пароли, даты рождения, паспортные данные и телефонные номера.

Большинство БД датируются 2024 годом, а общее число строк составило 200,5 млн. Для сравнения: в прошлом году было 397 млн строк, в 2022-м — 1,4 млрд, а в 2021-м — 33 млн.

Помимо сферы розничной торговли, от утечек пострадали российские ИТ-компании, страховые, энергетические, туристические и транспортные организации, а также образовательные порталы, сервисы доставки, промышленные предприятия и медицинский сектор.

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