Tin học [ Đăng ngày (02/02/2026) ]
Dữ liệu người dùng bị xâm phạm trong vụ tấn công SoundCloud
Ngày 15/12, nền tảng phát nhạc trực tuyến SoundCloud cho biết tin tặc đã nhắm mục tiêu và truy cập vào một số dữ liệu người dùng được lưu trữ trên hệ thống của họ.

Những tin đồn về việc SoundCloud có thể đã cấm truy cập VPN bắt đầu lan truyền trong những ngày gần đây, sau khi một số người dùng phàn nàn rằng họ không còn có thể truy cập dịch vụ phát nhạc thông qua VPN.

Phản ứng trước vụ việc này, công ty tiết lộ đang phải đối phó với một cuộc tấn công mạng, trong khi các vấn đề liên quan đến VPN là do các hành động nhằm tăng cường bảo mật hệ thống đang được triển khai. Theo SoundCloud, họ đã kích hoạt các quy trình ứng phó sự cố  sau khi phát hiện hoạt động trái phép trong “bảng điều khiển dịch vụ phụ trợ”.

Một cuộc điều tra được thực hiện với sự hỗ trợ của các chuyên gia an ninh mạng bên thứ ba cho thấy, kẻ tấn công đã truy cập được vào “một số dữ liệu hạn chế”, bao gồm địa chỉ email và thông tin hiển thị trên các hồ sơ SoundCloud công khai.

SoundCloud xác nhận khoảng 20% ​​người dùng của họ bị ảnh hưởng. Theo một số ước tính, SoundCloud có hơn 100 triệu khách hàng, điều đó có nghĩa là hàng chục triệu người dùng khác có nguy cơ bị xâm phạm. Theo công ty, những dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như mật khẩu hoặc thông tin tài chính không bị rò rỉ.

Sau các biện pháp bảo mật, các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) đã được thực hiện nhằm vào SoundCloud, hai trong số các cuộc tấn công đó tạm thời làm gián đoạn phiên bản web của nền tảng này.

Về các vấn đề VPN mà một số người dùng gặp phải, như đã đề cập, công ty cho biết nguyên do đến từ những thay đổi cấu hình được thực hiện để khắc phục sự cố. SoundCloud khẳng định họ đang nỗ lực giải quyết các vấn đề truy cập VPN.
https://antoanthongtin.vn/tin/du-lieu-nguoi-dung-bi-xam-pham-trong-vu-tan-cong-soundcloud

nhahuy
Theo Tạp chí An toàn thông tin
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Phát triển ứng dụng phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực
Hư hỏng mặt đường là một trong những nguyên nhân quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn giao thông và chi phí bảo trì hạ tầng. Các phương pháp kiểm tra truyền thống chủ yếu dựa trên khảo sát thủ công, không chỉ tốn nhiều thời gian, nhân lực mà còn thiếu tính liên tục và kịp thời. Trước bối cảnh đó, nghiên cứu này đề xuất một ứng dụng Android có khả năng phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực dựa trên các mô hình học sâu phát hiện đối tượng. Trong nghiên cứu, hai mô hình Faster R-CNN và YOLOv12m được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu RDD2022 gồm hơn 47.000 ảnh chứa nhiều loại hư hỏng mặt đường. Kết quả thực nghiệm cho thấy Faster R-CNN đạt độ chính xác cao hơn đôi chút (mAP@50 = 66,5%) nhưng có tốc độ suy luận chậm (104 ms/ảnh), trong khi YOLOv12m có độ chính xác xấp xỉ (mAP@50 = 65%) nhưng thời gian xử lý nhanh hơn đáng kể (77 ms/ảnh). Nhờ ưu thế về tốc độ, YOLOv12m được lựa chọn để triển khai trong hệ thống phát hiện thời gian thực. Hệ thống được xây dựng theo mô hình máy chủ – máy khách, trong đó mô hình YOLOv12m được triển khai tại máy chủ và giao tiếp với ứng dụng Android thông qua WebSocket. Kết quả phát hiện được truyền và hiển thị trực tiếp trên giao diện người dùng. Giải pháp đề xuất cho thấy tính khả thi cao trong việc tự động hóa công tác giám sát hạ tầng giao thông, đồng thời tạo tiền đề cho các nghiên cứu và ứng dụng tiếp theo trong lĩnh vực thị giác máy tính và phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực.
Xây dựng mô hình điều khiển thiết bị điện bằng cử chỉ tay ứng dụng Opencv–Python
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và công nghệ xử lý ảnh đã mở ra những phương thức tương tác mới giữa con người và thiết bị theo hướng tự nhiên, trực quan và thân thiện hơn. Trong bối cảnh đó, điều khiển thiết bị điện bằng cử chỉ tay đang trở thành một xu hướng nghiên cứu và ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và nhà thông minh. Bài viết này trình bày quá trình xây dựng và triển khai một mô hình điều khiển thiết bị điện dựa trên nhận dạng cử chỉ tay, sử dụng thư viện OpenCV-Python kết hợp với Mediapipe và bo mạch vi điều khiển Arduino. Hệ thống khai thác hình ảnh thu được từ camera máy tính để nhận dạng trạng thái gập – duỗi của các ngón tay, mã hóa cử chỉ tay dưới dạng chuỗi nhị phân và chuyển đổi chúng thành các lệnh điều khiển thiết bị điện như đèn LED, động cơ DC và động cơ Servo. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng nhận dạng chính xác các cử chỉ tay cơ bản trong điều kiện ánh sáng phù hợp, với khoảng cách nhận dạng hiệu quả lên đến 100 cm. Nghiên cứu góp phần minh họa tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính trong giảng dạy, học tập cũng như trong các hệ thống điều khiển thông minh.

Video




© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->
-->