Dyrektor finansowy Gazpromu popełnił samobójstwo pod Petersburgiem

Ciało zastępcy dyrektora generalnego Centrum Rozliczeniowego ds. Bezpieczeństwa Korporacyjnego Gazpromu zostało znalezione w elitarnej osadzie z domkami letniskowymi w rejonie Wyborgskim.

Funkcjonariusze, którzy przybyli na miejsce zdarzenia, znaleźli zmarłego powieszonego na pętli w garażu przybudówki, niedaleko leżała notatka. Zmarły został zidentyfikowany jako 61-letni Aleksander Tyuliakow, zastępca dyrektora generalnego Unified Settlement Center (USC) Gazpromu ds. bezpieczeństwa korporacyjnego. Dział ten pełni funkcje skarbca całego koncernu.

Wcześniej pełnił funkcję zastępcy dyrektora generalnego ds. bezpieczeństwa korporacyjnego i zasobów ludzkich w Gazprom Transgaz St. Petersburg, który zajmował się eksportem i transportem paliwa do kilku regionów Rosji.

W styczniu w tej samej wsi 60-letni szef Gazpromu Leonid Sz., który również pracował wcześniej w Gazpromie Transgaz, popełnił samobójstwo i zostawił list pożegnalny.

Przed powołaniem do USC Aleksander Tyuliakow od marca 2014 r. pracował jako zastępca dyrektora generalnego ds. bezpieczeństwa korporacyjnego i zasobów ludzkich w Gazprom Transgaz St. Petersburg, spółce-córce Gazpromu, zajmującej się eksportem i transportem paliw do dziewięciu regionów Rosji.

Okoliczności zdarzenia ustala Komitet Śledczy Obwodu Leningradzkiego. Gazprom odmówił komentarza.

Wielu czołowych menedżerów monopolu gazowego mieszka we wsi Leninskoje. Ze względu na nagromadzenie znanych nazwisk nazywana jest „gazpromskim gniazdem”.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *