印度共享汽车平台Zoomcar披露,一名黑客获取了至少840万客户的个人数据,包括姓名、电话号码和车辆注册号码等信息。
这家总部位于班加罗尔的公司在向美国证券交易委员会提交的文件中表示,于6月9日发现信息系统遭到未经授权的访问。该公司称,在部分员工收到声称已获取公司数据的威胁行为者的外部通信后,公司才意识到这一事件。
Zoomcar在文件中表示:"发现事件后,公司立即启动了事件响应计划。"
该公司表示,没有证据显示此次违规事件中"财务信息、明文密码或其他敏感标识符"遭到泄露。
针对此次事件,Zoomcar称已实施"云端和内部网络的额外安全保障措施,加强系统监控,并审查访问控制",但未提供进一步细节。该公司还表示正在与第三方网络安全专家合作,并已通知"相关监管和执法部门,正在全力配合他们的调查"。
然而,Zoomcar尚未透露是否已向受影响的客户通报此事件,也未说明是否掌握有关黑客的任何信息。
TechCrunch已联系Zoomcar询问这些问题,并将在公司回应后更新文章内容。
成立于2013年的Zoomcar允许客户按月、周、日和小时租赁汽车。根据其投资者关系网站数据,该公司在99个城市运营,拥有超过25000辆汽车和1000多万用户。除印度外,该公司还在埃及、印度尼西亚和越南运营。
今年2月,Zoomcar报告汽车租赁同比增长19%,达到103599次预订。贡献利润增长超过500%,达到128万美元,而净亏损为790万美元。
该公司表示:"迄今为止,此次事件尚未对公司运营造成任何重大影响。"
好文章,需要你的鼓励
美国网络安全和基础设施安全局指示联邦机构修补影响思科ASA 5500-X系列防火墙设备的两个零日漏洞CVE-2025-20362和CVE-2025-20333。这些漏洞可绕过VPN身份验证并获取root访问权限,已被黑客积极利用。攻击与国家支持的ArcaneDoor黑客活动有关,黑客通过漏洞安装bootkit恶意软件并操控只读存储器实现持久化。思科已发布补丁,CISA要求机构清点易受攻击系统并在今日前完成修补。
康考迪亚大学研究团队通过对比混合量子-经典神经网络与传统模型在三个基准数据集上的表现,发现量子增强模型在准确率、训练速度和资源效率方面均显著优于传统方法。研究显示混合模型的优势随数据集复杂度提升而增强,在CIFAR100上准确率提升9.44%,训练速度提升5-12倍,且参数更少。该成果为实用化量子增强人工智能铺平道路。
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
沙特KAUST大学团队开发了专门针对阿拉伯语的AI模型家族"Hala",通过创新的"翻译再调优"技术路线,将高质量英语指令数据转化为450万规模的阿拉伯语语料库,训练出350M到9B参数的多个模型。在阿拉伯语专项测试中,Hala在同规模模型中表现最佳,证明了语言专门化策略的有效性,为阿拉伯语AI发展和其他语言的专门化模型提供了可复制的技术方案。