Утекли данные 40 млн. кредитных карт из-за ошибки при обработке данных

Утекли данные 40 млн. кредитных карт из-за ошибки при обработке данных

Как стало известно Zecurion Analytics, причиной утечки информации 40 млн клиентов кредитных организаций Южной Кореи стала небрежность при хранении и обработке конфиденциальных данных. Об этом сообщил глава совета аудита и инспекции Южной Кореи после проведенного расследования.

Напомним, что в январе 2014 стало известно о крупнейшей утечке банковской информации. Сотрудник Корейского кредитного бюро похитил данные клиентов трех крупнейших в стране финансовых институтов: Kookmin Card Co., Lotte Card Co. и банка Nonghyup.

Злоумышленник похитил список имен клиентов, а также информацию о них, в том числе номера банковских счетов, кредитные истории, данные платежей, кредитные лимиты по картам, адреса, телефоны и информацию о местах работы.

«Преступление стало возможным благодаря тому, что информация о клиентах организаций передавалась в кредитное бюро в незашифрованном виде. Это само по себе уже является серьезным нарушением, грозящим компаниям крупными штрафами. Интересно то, что делалось это в рамках совместного проекта по улучшению системы защиты информации, — отмечает Александр Ковалев, заместитель генерального директора Zecurion. — В итоге замешанные в инциденте компании понесли существенные финансовые потери — по нашим оценкам речь идёт минимум о нескольких миллионах долларов. Также их деятельность была приостановлена службой финансового надзора на два месяца (на время расследования), а миллионы клиентов отказались от их услуг».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru