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LandScan International muestra estimaciones de distribución de habitantes en todo el planeta. Los colores naranja y carmesí más oscuros arriba señalan una mayor densidad de habitantes. Puntuación crediticia: ORNL, Departamento de Energía de EE. UU.

Es una premisa fácil: para mejorar realmente el bienestar, la seguridad y la protección de los seres humanos, primero debe darse cuenta de dónde se encuentran estas personas. Todo lo demás (cuántas personas podrían estar en peligro por un evento climático, quién quizás se vea afectado por una escasez de recursos útiles y sugerencias sobre cómo implementar de manera efectiva activos restringidos en respuesta a un desastre) proviene de los datos primarios preliminares. de áreas de habitantes.

Parece aparente. Sin embargo, veinticinco años atrás, adquiriendo esa era casi inalcanzable.

Los investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge han pasado más de 20 años trabajando para resolver este problema con los modelos de distribución de población de última generación. Ahora su conjunto de Conjuntos de datos de LandScan está disponible en línea para el público mundial bajo un nueva licencia creative commons de código abierto.

¿Mantequilla de maní y gelatina?

A mediados de la década de 1990, el mundo no tenía buenos datos constantes sobre las poblaciones de todo el mundo.

La mayoría de los países realizaron censos, pero la información fue muy inconsistente. Reconociendo que esta falta de conocimiento puede resultar mortal cuando ocurre una catástrofe, los científicos geoespaciales y los geógrafos humanos de ORNL comenzaron un desafío para desarrollar el primer modelo de distribución de habitantes estandarizado y confiable del mundo.

“La idea después de que comenzamos fue ofrecer una estimación práctica de los recuentos de habitantes por cada kilómetro cuadrado del planeta”, dijo Amy Rose, científica trabajadora sénior de ORNL e investigadora principal del proyecto LandScan.

El desafío comenzó no contando personas, sino analizando y caracterizando los conocimientos ambientales y de infraestructura actuales. Comprensión de lo que parecían investigadores capacitados para determinar dónde era probable que estuvieran las personas y, lo que es más importante, dónde no estaban.

“Cuando piensas en cosas como el terreno, la cobertura y el uso de la tierra, y las caracterizaciones de las instalaciones, puedes comenzar a construir una especie de molde de gelatina que identifique la probabilidad relativa de que las personas estén en un lugar determinado”, dijo Rose.

La elección, denominada “” metodología—fue desplegar la base de habitantes identificada de manera uniforme en toda la casa geográfica. Pero eso siempre podría conducir a modas que solo supondrían que las personas vivían en el agua, en las laderas de montañas empinadas o en otras áreas inaccesibles.

En cambio, los investigadores de ORNL tomaron los datos disponibles del censo para un área determinada y los colocaron en su llamado molde de gelatina, en realidad, un algoritmo elegante que otorga mayor peso a las áreas más atractivas para las poblaciones, para obtener una gran cantidad. una imagen más clara del lugar dentro de un área determinada a la que la gente suele estar y una estimación de cuántos hay en cada área.

Rose comparó este método con una sala de convenciones con un escritorio, sillas y un podio.

“Las personas son más propensas a estar en estas sillas al otro lado de la mesa, probablemente alguien en el podio, que en el resto de la casa en la sala de convenciones”, dijo. “Por lo tanto, las personas no están distribuidas por igual en toda la habitación, pero podemos estimar inteligentemente dónde se encuentran tal vez en función de las características de la habitación”.

No todas las salas de convenciones o ubicaciones internacionales son iguales

La fuerza laboral pronto se dio cuenta de que modelar la distribución internacional de habitantes no era una propuesta única para todos. Un solo molde de gelatina nunca se apoderaría de la distribución mundial.

La plataforma LandScan USA que muestra las variaciones de distribución de habitantes diurnos, izquierdos y nocturnos para Chicago, Illinois. Puntuación crediticia: ORNL, Departamento de Energía de EE. UU.

“Uno de los principales rasgos distintivos de LandScan, en comparación con otros conjuntos de datos de habitantes que llegaron más tarde, es que, cuando comenzamos, nos dimos cuenta de que la distribución de habitantes definitivamente no era un caso en el que un solo modelo pudiera capturar adecuadamente la distribución en todo el mundo, ”, dijo Eddie Shiny, un científico retirado de ORNL y uno de los desarrolladores únicos del programa LandScan.

Shiny agregó que algunas áreas están dominadas por asentamientos nucleados o agrupados, mientras que otras también podrían ser más lineales a lo largo de ríos y carreteras. “Entonces, desarrollamos modas separadas para cada nación basadas principalmente en la cultura y la actual para esa nación además del estándar de conocimiento que era accesible para cada nación”.

LandScan International se lanzó en 1998 y se puso a disposición del gobierno de los EE. UU. y sus compañeros de misión, proporcionando el principal conjunto de datos de distribución de población internacional que captura la casa de ejercicios potencial completa de las personas en el transcurso de 24 horas.

“El lanzamiento inicial fue un gran problema porque era el primer conjunto completo de datos de habitantes de su tipo”, dijo Rose, “y también fue el primero en pensar específicamente en las poblaciones en peligro, ya sea por causas humanas o no”. ocasiones o desastres puros.”

LandScan, que ganó un premio R&D 100 en 2006, no tardó mucho en señalar su valor y su influencia para salvar vidas. Para 2003, la base de datos se estaba utilizando para ayudar en los esfuerzos de recuperación después de un terremoto en Irán y, un año después, los tsunamis que devastaron Sri Lanka e Indonesia, lo que les dio a los socorristas y al personal de rescate una percepción rápida de dónde estaban las víctimas potenciales y cómo encontrarlas.

“Cuando tienes una idea muy clara de dónde estuvo la gente en un momento dado, tienes una suposición bien fundamentada de cuántas personas podrían haberse visto afectadas en un lugar específico”, dijo Marie City, del grupo de Geografía Humana. jefe en ORNL. “A partir de ahí, podrá modificar el alcance de la respuesta y ayudar a tener la mejor influencia”.

Ampliación, mejora e innovación geoespacial

A medida que las ciencias aplicadas mejoraron, las capacidades de las computadoras portátiles mejoraron y la cantidad de conocimientos aumentó, el equipo de LandScan perfeccionó sus modelos y se ramificó en esfuerzos asociados. En 2004, construyeron LandScan US, una versión mejorada de LandScan International que proporciona variaciones de habitantes diurnos y nocturnos para todo EE. UU. con una resolución espacial mucho más fina: aproximadamente 90 metros. Y el despliegue continuo de LandScan HD brinda granularidad relacionada para ubicaciones y áreas internacionales adicionales.

Junto con la forma en que, el equipo ha desarrollado instrumentos y activos para ayudar a una amplia gama de misiones de análisis, y viceversa, lo que ayuda a ORNL a mantenerse a la vanguardia en el descubrimiento y la innovación de la ciencia geoespacial.

“Aprovechamos al máximo el trabajo realizado en ORNL en GeoAI, lo que nos permite incluir la extracción automatizada de características de construcción, además de tablas de densidad de habitantes, que brindan estimaciones de personas por 1,000 pies cuadrados para varios tipos de servicios a nivel mundial”, dijo Rose. .

Del mismo modo, un desafío para desarrollar conocimientos básicos de infraestructura básica para la División de Seguridad Nacional de EE. UU. surgió de LandScan US, y gran parte del estudio automático de ORNL y el análisis imaginativo y profético de computadoras portátiles para el mapeo de asentamientos ha sido respaldado por el programa LandScan.

“Somos muy conscientes de las relaciones entre estos esfuerzos de análisis totalmente diferentes”, dijo City. “Debido a que todos están financiados por el gobierno federal, compartimos continuamente nuestros resultados y nos reintegramos para obtener el mejor valor de cada dólar de los contribuyentes”.

El equipo está feliz de hacer que este innovador conocimiento de los habitantes sea gratuito y abierto al público mundial. La Compañía Nacional de Inteligencia Geoespacial, que financia el programa LandScan, ha trabajado para hacer que los conjuntos de datos sean de acceso público, especialmente para ayudar a la comunidad humanitaria. La pandemia de COVID-19 agregó urgencia a los esfuerzos.

“Siempre habíamos estado hablando de intentar hacer estos conjuntos de datos de código abierto, pero cuando apareció COVID, ofreció un caso muy claro de que más personas querían acceder a buenos conocimiento”, dijo Rose.

El conjunto de datos de LandScan se ha citado en todo tipo de análisis fuera de ORNL: preparación para catástrofes y planificación de restauración, diseño de ciudades y planes de accesibilidad para peatones, e investigación de ubicación de instalaciones. Con los nuevos derechos de autor de código abierto y la transferencia sin restricciones de esta tecnología al público en general, las posibilidades parecen innumerables.

“Realmente me sorprende lo lejos que ha llegado esta información, a través de varias agencias gubernamentales, la comunidad humanitaria y socios internacionales”, dijo City. “Y el uso y los impactos en la vida de las personas crecerán completamente gracias a este lanzamiento público. Estoy emocionado de ver qué haría la gente con eso”.


Los investigadores anticipan y ayudan a prevenir las consecuencias de las crisis climáticas para la seguridad nacional


Cotización:
Lanzamiento público de la información de distribución de habitantes internacionales de ORNL ayuda humanitaria (2022, 24 de mayo)
consultado el 24 de mayo de 2022
de https://techxplore.com/information/2022-05-ornl-global-population-aids-humanitarian.html

Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato honesto con el objetivo de investigación o análisis personal, no
la mitad también podría ser reproducida sin el permiso por escrito. El material de contenido se proporciona únicamente para funciones de datos.



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Los ataques cibernéticos son una de las principales preocupaciones en empresas de todos los tamaños, la incertidumbre económica le sigue de cerca, según muestra una nueva encuesta – Lo último en inteligencia artificial | IA robótica

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Cyberwarfare experts explain the likely reasons for the lack of Russian cyberattacks so far

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Un comprador espera el servicio en una tienda de teléfonos móviles Optus en Sídney, Australia, el jueves 7 de octubre de 2021. El gobierno australiano dijo el lunes 26 de septiembre de 2022 que estaba contemplando pautas de ciberseguridad más estrictas para las empresas de telecomunicaciones después de que Optus, la empresa del país segundo mayor proveedor de wi-fi, informó que se había violado la información privada de 9,8 millones de prospectos. Crédito: AP Picture/Mark Baker, Archivo

La policía australiana ha estado investigando el lanzamiento de un supuesto pirata informático de la información personal robada de 10,000 clientes de Optus y la demanda de un rescate de $ 1 millón en criptomoneda, dijo el martes el director ejecutivo de la empresa de telecomunicaciones.

El gobierno australiano ha culpado a la seguridad cibernética laxa del segundo proveedor de wifi más grande del país por la violación sin precedentes la semana pasada de los datos privados de 9,8 millones de clientes actuales y anteriores de Optus.

Jeremy Kirk, un escritor de seguridad cibernética con sede en Sydney, dijo que el supuesto pirata informático, que usa el nombre web Optusdata, había publicado 10,000 datos de compradores de Optus en la red oscura y amenazó con lanzar otros 10,000 diariamente durante los próximos cuatro días hasta Optus pagó el rescate.

Cuando se le preguntó si el pirata informático había amenazado con vender los datos restantes si Optus no pagaba el millón de dólares dentro de cada semana, la compañía Kelly Bayer Rosmarin le dijo a Australian Broadcasting Corp.: “Hemos visto que hay una publicación como esa en la red oscura”.

La Policía Federal Australiana dijo el lunes que sus investigadores han estado trabajando con empresas extranjeras, incluido el FBI, para averiguar quién estaba detrás del ataque y ayudar a proteger al público del fraude de identificación. La policía declinó hacer comentarios adicionales el martes porque las investigaciones han estado en curso.

“Están buscando en cada oportunidad que estén usando el tiempo disponible para ver si observan esa prisión exacta y confirman si son de buena fe”, dijo Bayer Rosmarin.

Kirk escribió en su sitio web Bank Data Safety que Optusdata luego eliminó la publicación con tres muestras de los datos robados.

Optusdata le envió a Kirk un enlace a la nueva publicación que retiró la solicitud de rescate, afirmó que los datos robados habían sido eliminados y se disculpó con Optus y sus clientes.

“Demasiados ojos. No venderemos (sic) datos a nadie”, decía la publicación, y agregaba que Optus no había pagado un rescate.

Kirk dijo que preguntó por qué Optusdata había modificado sus pensamientos, pero no obtuvo respuesta.

La comisionada de información y privacidad de Australia, Angelene Falk, la autoridad nacional de seguridad de la información, dijo que la publicación más reciente “significa… que este es un incidente de evolución muy rápida”.

“Es un incidente principal de seria preocupación para el grupo. Lo que tenemos que hacer aquí es garantizar que se mantengan todos los pasos para proteger la seguridad del equipo. del riesgo adicional de daño”, dijo Falk.

El martes temprano, Kirk dijo que los datos privados publicados parecían incluir números de atención médica, un tipo de identificación que no se había revelado públicamente antes que hubiera sido pirateada.

La ministra de ciberseguridad, Clare O’Neil, instó a Optus a dar prioridad a informar a los clientes qué información se había tomado.

“Estoy muy involucrado esta mañana con las historias de que la información no pública de la violación de datos de Optus, incluidos los números de Medicare, se está proporcionando de forma gratuita y por rescate”, dijo O’Neil. “Nunca se ha sugerido que los números de Medicare escriban parte de la información comprometida por la violación”, agregó.

O’Neil describió el lunes el hackeo como un “robo de información del usuario sin precedentes en la historia de Australia”.

De los 9,8 millones de personas afectadas, 2,8 millones tenían “cantidades vitales de información no pública”, incluidas licencias de conducir y números de pasaporte, violadas y corren un grave riesgo de robo y fraude de identidad, dijo.

Kirk mencionó que usó un para que los delincuentes que comercian con información robada le pregunten a Optusdata cómo se accedió a la información de Optus.

Optus parecía haber dejado un una parte del programa de software comúnmente conocido como API que permite diferentes técnicas para hablar e intercambiar información, abierta al público en general, dijo Kirk.

“Parece que fue una falla en la protección del sistema de software, por lo que cualquiera en la web podría descubrirlo”, dijo Kirk.

La Evaluación Monetaria Australiana mencionó la idea de que Optus “dejó abierta una API” se había informado ampliamente.

Bayer Rosmarin rechazó tales explicaciones.

“Dado que no se nos permite decir mucho porque la policía nos ha pedido que no lo hagamos, lo que puedo decir, que con suerte ayudará a las personas a darse cuenta de que no está siendo retratado, es que nuestra información fue encriptada y ahora tenemos varias capas de seguridad”, dijo Bayer Rosmarin.

“Por lo tanto, no se trata de obtener algún tipo de API totalmente descubierta en el mercado”, agregó.

O’Neil no explicó cómo ocurrió la violación, pero la describió como un “hack bastante básico”.

Optus había “dejado con éxito la ventana abierta para que se robara información de esta naturaleza”, dijo O’Neil.

El gobierno de Australia está contemplando pautas de ciberseguridad más estrictas para las empresas de telecomunicaciones debido al ataque.

La normativa actual de ciberprotección no permite que Optus sea multado por la infracción, aunque las famosas multas de O’Neil de miles y miles de dólares podrían ser alcanzables si hubiera ocurrido en otros países.

O’Neil dijo que una posible multa de 2 millones de dólares australianos ($ 1,3 millones) por debajo de la regulación de la privacidad era insuficiente.


Australia evalúa leyes de ciberseguridad más estrictas tras violación de datos


© 2022 La Prensa Relacionada. Reservados todos los derechos. Este material no puede ser impreso, transmitido, reescrito o redistribuido sin permiso.

Cita:
La policía australiana investiga la supuesta demanda de rescate de un pirata informático (2022, 27 de septiembre)
consultado el 27 de septiembre de 2022
de https://techxplore.com/information/2022-09-australian-police-probe-purported-hacker.html

Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato veraz con el objetivo de investigación o análisis personal, no
la mitad también podría ser reproducida sin el permiso por escrito. El material de contenido se ofrece únicamente para funciones de información.



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programa en Python para imprimir la sucesión de Fibonacci – Lo último en inteligencia artificial | IA robótica

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Fibonacci Series

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  1. que es factorial
  2. fórmula factorial
  3. 10 factoriales
  4. factorial de 5
  5. factorial de 0
  6. Programa factorial en Python
    1. Programa factorial en Python usando función
    2. Programa factorial en Python usando for loop
    3. Programa factorial en Python usando recursividad
  7. Contar ceros finales en factorial
  8. Preguntas frecuentes

Afirmación negativa: Tenemos la intención de hacer uso de Python para cubrir los conceptos básicos de factorial y cálculo factorial de una cantidad.

¿Qué es Factorial?

En frases fáciles, si desea encontrar el factorial de un número entero optimista, siga multiplicándolo con todos los enteros optimistas menores que esa cantidad. La última consecuencia que acabas de obtener es el factorial de esa cantidad. Entonces, si desea descubrir el factorial de siete, multiplique 7 con todos los enteros optimistas menores que 7, y los números de personas podrían ser 6,5,4,3,2,1. Multiplica todos estos números por 7, y el resultado final es el factorial de siete.

Si está buscando construir su experiencia en el programa factorial de Python, considere obtener una licencia. Este curso gratuito de Programa Factorial en Python le brinda orientación completa sobre el tema y, además, un certificado al finalizar que seguramente hará que su CV se destaque.

Componentes de Factorial

El factorial de una cantidad se denota por n! es el producto de todos los enteros optimistas menores o iguales a n:
¡norte! = norte*(n-1)*(n-2)*…..3*2*1

10 Factoriales

Entonces, ¿qué es 10? Multiplique 10 con todos los enteros optimistas que son menores que 10.
10! =10*9*8*7*6*5*4*3*2*1=3628800

Factorial de 5

Para buscar ‘5!’ Una vez más, haz el mismo proceso. Multiplique 5 con todos los enteros optimistas menores que 5. Estos números podrían ser 4,3,2,1
5!=5*4*3*2*1=120

Factorial de 0

Dado que 0 no es un número entero optimista, según la conferencia, el factorial de 0 se describe como él mismo.
0!=1

programa factorial en python
factorial de una cantidad

Informática que es un inconveniente que llama la atención. Permítanos considerar por qué la multiplicación fácil podría ser problemática para una PC. La respuesta a esto radica en cómo se aplica la respuesta.

1! = 1
2! = 2
5! = 120
10! = 3628800
20! = 2432902008176640000
30! = 9.332621544394418e+157

El aumento exponencial de los valores nos muestra que el factorial es una función exponencial, y el tiempo necesario para calcularlo puede llevar un tiempo exponencial.

Programa factorial en Python

Vamos a someternos a 3 métodos mediante los cuales podemos calcular el factorial:

  • Usando una función del módulo de matemáticas
  • Estrategia iterativa (Usando for loop)
  • estrategia recursiva

Programa factorial en Python utilizando el perform

Esa es probablemente la técnica más simple que se puede utilizar para calcular el factorial de una cantidad. Aquí tenemos un módulo llamado matemáticas que incluye una serie de operaciones matemáticas que se pueden realizar fácilmente utilizando el módulo.

import math
num=int(enter("Enter the quantity: "))
print("factorial of ",num," (perform): ",finish="")
print(math.factorial(num))

PRUEBA EL CÓDIGO

Entrar – Introducir la cantidad: 4
Salida – Factorial de 4 (realizar):24

Programa factorial en python utilizando for loop

def iter_factorial(n):
    factorial=1
    n = enter("Enter a quantity: ")
    factorial = 1
    if int(n) >= 1:
        for i in vary (1,int(n)+1):
            factorial = factorial * i
        return factorial
  
num=int(enter("Enter the quantity: "))

print("factorial of ",num," (iterative): ",finish="")
print(iter_factorial(num))

PRUEBA EL CÓDIGO

Ingrese – Ingrese la cantidad: 5
Salida – Factorial de 5 (iterativo): 120

Tener en cuenta el programa iterativo. Se necesita mucho tiempo para que se ejecute el ciclo while. El programa anterior toma mucho tiempo, digamos infinito. La función misma de calcular factorial es obtener el final en el tiempo; por lo tanto, esta estrategia no funciona para grandes números.

Programa factorial en Python utilizando recursividad

def recur_factorial(n):
    """Perform to return the factorial
    of a quantity utilizing recursion"""
    if n == 1:
        return n
    else:
        return n*recur_factorial(n-1)

num=int(enter("Enter the quantity: "))

print("factorial of ",num," (recursive): ",finish="")
print(recur_factorial(num))

PRUEBA EL CÓDIGO

Ingrese – Ingrese – Ingrese la cantidad: 4
Salida – Factorial de 5 (recursivo) : 24

En una computadora con 16 GB de RAM, el programa anterior puede calcular valores factoriales de hasta 2956. Más allá de eso, excede la memoria y, por lo tanto, falla. El tiempo necesario es mucho menor en comparación con la estrategia iterativa. Sin embargo, esto viene al precio de la casa ocupada.

¿Cuál es la respuesta al inconveniente anterior?
El tema de la computación factorial tiene una construcción extremadamente repetitiva.

Para calcular el factorial (4), calculamos f(3) tan pronto como f(2) dos veces y f(1) tres veces; porque la cantidad aumentará, las repeticiones mejorarán. Por lo tanto, la respuesta sería calcular el precio una vez y almacenarlo en una matriz desde donde se puede acceder la próxima vez que se necesite. Debido a este hecho, usamos la programación dinámica en tales circunstancias. Las circunstancias para implementar la programación dinámica son

  1. Subproblemas superpuestos
  2. subestructura óptima

Tenga en cuenta la modificación al código anterior de la siguiente manera:

def DPfact(N):
    arr={}
    if N in arr:
        return arr[N]
    elif N == 0 or N == 1:
        return 1
        arr[N] = 1
    else:
        factorial = N*DPfact(N - 1)
        arr[N] = factorial
    return factorial
    
num=int(enter("Enter the quantity: "))

print("factorial of ",num," (dynamic): ",finish="")
print(DPfact(num))

PRUEBA EL CÓDIGO

Ingrese – Ingrese la cantidad: 6
Salida – factorial de 6 (dinámico) : 720

Una solución de programación dinámica es extremadamente amigable con el medio ambiente en términos de complejidades de tiempo y espacio.

Confíe en los ceros finales en Factorial utilizando Python

Afirmación negativa: Confíe en el número de ceros en el factorial de un número utilizando Python

num=int(enter("Enter the quantity: "))
  
# Initialize consequence 
rely = 0
# Hold dividing n by 
# powers of 5 and 
# replace Rely 
temp = 5
whereas (num / temp>= 1):
    rely += int(num / temp) 
    temp *= 5

# Driver program  
print("Variety of trailing zeros", rely)

Producción
Introduzca la cantidad: 5
Variedad de ceros finales 1

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Preguntas solicitadas incesantemente

¿Qué es factorial en matemáticas?

Factorial de una cantidad, en aritmética, es el producto de todos los enteros optimistas menores o iguales a una cantidad optimista dada y denotados por esa cantidad y un nivel de exclamación. De este modo, factorial siete se escribe 4! eso significa 1 × 2 × 3 × 4, igual a 24. El cero factorial se perfila como igual a 1. El factorial de números reales y desfavorables no existe.

¿Cuál es el método del factorial?

Para calcular el factorial de una cantidad N, usa este método:

Factoriales=1 x 2 x 3 x…x N-1 x N

¿Hay una función factorial en Python?

Claro, podemos importar un módulo en Python, a menudo llamado matemáticas, que incorpora prácticamente todas las funciones matemáticas. Para calcular el factorial con una función, aquí está el código:

import math
num=int(enter("Enter the quantity: "))
print("factorial of ",num," (perform): ",finish="")
print(math.factorial(num))

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Australia evalúa leyes de ciberseguridad más estrictas tras violación de datos – Lo último en inteligencia artificial | IA robótica

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Australia mulls tougher cybersecurity laws after data breach

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Un comprador espera el servicio en una tienda de teléfonos móviles Optus en Sídney, Australia, el jueves 7 de octubre de 2021. Las autoridades australianas dijeron el lunes 26 de septiembre de 2022 que estaban contemplando pautas de ciberseguridad más estrictas para las empresas de telecomunicaciones después de que Optus, la empresa del país. el segundo servicio Wi-Fi más grande, se informó que se había violado la información privada de 9,8 millones de clientes. Crédito: Fotografía AP/Mark Baker, Archivo

El gobierno australiano dijo el lunes que está contemplando pautas de ciberseguridad más estrictas para las empresas de telecomunicaciones y culpó a Optus, el segundo servicio de wifi más grande del país, por una violación sin precedentes de información privada de 9,8 millones de usuarios.

Optus dijo el jueves pasado que se había enterado el día anterior del ciberataque que atrajo la atención de 9,8 millones de personas, de los 26 millones de habitantes de Australia.

La ministra de seguridad cibernética, Clare O’Neil, dijo a Australian Broadcasting Corp. que el hackeo fue un “robo de información del consumidor sin precedentes en la historia de Australia”.

Para dos,8 millones de clientes actuales y anteriores de Optus, la violación involucró “cantidades vitales de información no pública”, incluidas licencias de conducir y números de pasaporte, dijo O’Neil.

Estos 2,8 millones de personas corren grave riesgo de pérdida de identidad y fraude, dijo.

“La brecha es de una naturaleza que no siempre debemos esperar ver en un gran proveedor de telecomunicaciones en este país”, dijo O’Neil al Parlamento.

En algunos países, tal incumplimiento daría lugar a multas “que ascienden a muchísimos miles y miles de dólares”, dijo O’Neil.

La regulación australiana actualmente no permitiría que Optus sea multado por la infracción.

“Un proceso de reforma realmente sustancial va a surgir de una ruptura de esta escala y dimensión”, afirmó O’Neil.

“Una pregunta importante es si los requisitos de seguridad cibernética que colocamos en los grandes proveedores de telecomunicaciones en este país están a la altura de los objetivos”, agregó.

La Policía Federal Australiana dijo en un comunicado de prensa que las historias de que los datos robados ya habían sido comprados estaban bajo investigación.

Los investigadores australianos están trabajando con empresas extranjeras encargadas de hacer cumplir la ley para averiguar quién estuvo detrás del ataque y ayudar a proteger al público del fraude de identidad, según el comunicado.

“Para salvaguardar la integridad de la investigación legal, la AFP no va a exponer qué datos ha obtenido en los primeros días” de la investigación, afirmó la policía.

Jeremy Kirk, un autor de seguridad cibernética con sede en Sydney, dijo que usó un foro de discusión basado en la web para delincuentes que comercian con información robada para preguntarle a alguien que afirmaba haber descargado los datos de Optus de la forma en que se accedió.

Optus parecía haber dejado una interfaz de programación de utilidades, una parte del programa de software conocida como API que permite diferentes formas de hablar y alternar información, abierta al público en general, dijo.

“Parece que fue una falla en la protección del sistema de software, por lo que cualquiera en la web podría descubrirlo”, dijo Kirk a Ten Community tv.

O’Neil no explicó cómo ocurrió la violación, pero la describió como un “hack bastante básico”.

Optus había “dejado con éxito la ventana abierta para que se robara información de esta naturaleza”, afirmó.

O’Neil pidió a Optus que ofreciera a los clientes comprometidos un seguimiento gratuito de la calificación crediticia para protegerlos del robo de identidad, una solicitud que la empresa con sede en Sydney cumplió el lunes.

Optus anunció que estaba brindando a sus clientes “más afectados” suscripciones gratuitas de 12 meses a Equifax Defender, un servicio de monitoreo de puntaje de crédito y seguridad pública.

Optus dijo que la información a la que accedió un tercero no identificado incluía los nombres de los clientes, las fechas de inicio, los números de teléfono celular y las direcciones de correo electrónico.

La policía y otras empresas de seguridad del gobierno trabajaron durante el fin de semana para proteger a los clientes afectados, dijo O’Neil.

Las empresas gubernamentales también han estado trabajando con el sector bancario para proteger a los clientes.

“Eso es complicado. Es legal y técnicamente complicado, pero estamos trabajando en una respuesta”, dijo O’Neil.

El primer ministro Anthony Albanese describió la brecha como un “gran nombre de despertador para el sector empresarial”.

Albany anticipó posibles modificaciones a las disposiciones de privacidad para que los bancos puedan moverse más rápido para proteger a sus propios clientes después de tal incumplimiento.

“Todos sabemos que en el mundo actual hay actores, algunos actores estatales, pero también algunas organizaciones legales, que quieren tener acceso a los datos de las personas”, dijo Albanese.

La directora ejecutiva de Optus, Kelly Bayer Rosmarin, dijo en un comunicado de prensa la semana pasada que “estamos devastados al saber que hemos sido objeto de un ataque cibernético que resultó en la divulgación de los datos privados de nuestros clientes a alguien que no debería verlos. .”


Cómo no decirles a los clientes que sus datos están en riesgo: los peligros del enfoque Optus


© 2022 La Prensa Relacionada. Reservados todos los derechos. Es probable que este material no se imprima, transmita, reescriba o redistribuya sin permiso.

Cita:
Australia evalúa lineamientos legales de ciberseguridad más estrictos luego de una violación de información (26 de septiembre de 2022)
consultado el 26 de septiembre de 2022
de https://techxplore.com/information/2022-09-australia-mulls-tougher-cybersecurity-laws.html

Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato honesto con el objetivo de un examen o análisis personal, no
la mitad también podría ser reproducida sin el permiso por escrito. El material de contenido se ofrece únicamente para funciones de datos.



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