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

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru