Cursor на базе Claude за 9 секунд удалил базу PocketOS и резервные копии

Cursor на базе Claude за 9 секунд удалил базу PocketOS и резервные копии

Cursor на базе Claude за 9 секунд удалил базу PocketOS и резервные копии

Компания PocketOS потеряла данные клиентов из-за действий ИИ-агента. Он обнаружил расхождения в учётных данных и решил самостоятельно устранить проблему, однако в результате удалил основную клиентскую базу и все резервные копии.

Об инциденте сообщил глава PocketOS Джер Крейн на своей странице в соцсети X:

«Вчера днём редактор Cursor на базе Claude Opus 4.6 удалил нашу базу данных и все резервные копии на уровне томов одним API-запросом к Railway, нашему поставщику инфраструктуры. На это ушло 9 секунд».

Как выяснилось, ассистент нашёл API-токен в одном из файлов, который не был связан с текущей задачей. Токен предназначался для работы с пользовательскими данными, но при этом давал полный доступ к облачной инфраструктуре, включая возможность удаления данных.

После инцидента Джер Крейн раскритиковал не только разработчиков ИИ-ассистента, но и Railway: по его словам, API-токен обладал явно избыточными правами. В итоге ошибка пользователя могла привести к крайне серьёзным последствиям. Ещё одной серьёзной недоработкой стало хранение резервных копий рядом с продуктивной базой.

PocketOS — стартап, развивающий сервис аренды автомобилей. У компании около 1600 клиентов.

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