Данные пациентов подмосковной скорой помощи оказались в открытом доступе

Данные пациентов подмосковной скорой помощи оказались в открытом доступе

Данные пациентов подмосковной скорой помощи оказались в открытом доступе

Пациенты скорой помощи, проживающие в пяти городах Московской области, стали жертвами утечки данных. В открытом доступе в Сети была найдена база данных, содержащая информацию о гражданах.

В итоге любой желающий мог получить доступ к информации, которой располагали подстанции скорой помощи в Мытищах, Дмитрове, Долгопрудном, Королеве, Балашихе. Общий объем базы насчитывал 17,8 Гб.

Согласно РКБ, чьи представители обратили внимание на эту базу, в Сеть «утекли» имена пациентов, их контактные телефоны, адреса, даты и время вызовов, а также описания состояния людей в момент приезда скорой помощи.

Во всем виноваты незащищенные серверы MongoDB, которые уже много раз становились причиной утечек информации различных объемов.

Например, недавно мы писали, что 18 баз данных MongoDB, содержащих информацию, собранную в рамках программы Китая по наблюдению за гражданами, находились совершенно незащищенными в Сети. Таким образом, любой желающий мог получить доступ к этим данным.

Или другой кейс — китайские компании умудрились допустить утечку 590 миллионов резюме. Наибольший процент инцидентов с непреднамеренным раскрытием данных произошел по причине плохо защищенных баз данных MongoDB.

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