В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В сетевом андеграунде выложили дамп, позиционируемый как клиентская база интернет-магазина MebHome.ru. Согласно объявлениям, файл SQL содержит записи с данными более 240 тыс. зарегистрированных пользователей.

Специалисты DLBI (телеграм-канал «Утечки информации») изучили представленную в нем информацию и насчитали 154 тыс. уникальных имейл и 206 тыс. уникальных номеров телефона.

Помимо этого в записи включены Ф.И.О., адреса для доставки мебели, даты оформления и содержимое заказов.

Актуальность базы — 27.09.2024.

 

За последние годы утечки баз персональных данных в России стали массовым явлением, и объемы скомпрометированных ПДн растут. Поскольку такими сливами охотно пользуются злоумышленники, Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) запустил онлайн-сервис проверки утечки личных данных, аналогичный Have I Been Pwned.

Чтобы заставить бизнесменов активнее принимать меры профилактики, было предложено ужесточить наказания за утечки — ввести оборотные штрафы. Однако срок вступления в силу соответствующего закона до сих пор не определен, так как далеко не все операторы ПДн располагают ресурсами для усиления защиты от утечек. Внутренний ИБ-рынок в целом тоже не готов к резкому росту спроса.

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