Infinity Learn 2024 से संबद्ध बताया गया डेटासेट
Infinity Learn से संबद्ध बताए गए डेटासेट रिकॉर्ड को एक पुष्ट डेटा उल्लंघन के रूप में प्रकाशित किया गया था। उसमें 22 अगस्त 2024 की तारीख, दायरे के लिए 1,16,943 का मान और पाँच डेटा श्रेणियाँ दी गई थीं। दोनों स्थानीयकृत संस्करणों की मैन्युअल समीक्षा में इन दावों के समर्थन में कंपनी की कोई सूचना, नियामक के रिकॉर्ड में कोई प्रविष्टि, विश्वसनीय स्वतंत्र रिपोर्ट, पुष्ट डेटा-उल्लंघन सूचकांक में कोई प्रविष्टि या डेटासेट की मूल सूची नहीं मिली। स्रोत वाले फ़ील्ड में केवल “तीसरे पक्ष का डेटा उल्लंघन” लिखा था और स्रोत का कोई URL नहीं था।
उजागर हुए डेटा के प्रकार
5- Alleged email addresses
- Alleged names
- Alleged phone numbers
- Alleged physical addresses
- Alleged customer support tickets
इस डेटा उल्लंघन के बारे में
प्रोडक्शन परिवेश के साक्ष्य भी इस दावे की पुष्टि नहीं करते। इस रिकॉर्ड से कोई इम्पोर्ट जॉब जुड़ा नहीं है। ईमेल, उपयोगकर्ता नाम, पासवर्ड, संवेदनशील डेटा और सामान्य डेटा-उल्लंघन संबंधी संग्रहों में इसके पहचानकर्ता से जुड़ी एक भी स्थानीय प्रविष्टि नहीं है। infinitylearn.com का वास्तविक और चालू डोमेन होना यह साबित नहीं करता कि 2024 में कोई घटना हुई थी या 1,16,943 का मान इस कंपनी से संबंधित है।
किन दावों की पुष्टि नहीं हो सकी?
यह ज्ञात नहीं है कि 22 अगस्त 2024 घटना होने, डेटा तक पहुँच मिलने, घटना का पता चलने या प्रकाशन की तारीख है। गणना की कोई परिभाषा नहीं दी गई है जिससे यह स्पष्ट हो कि 1,16,943 का मान खातों, पंक्तियों, अलग-अलग व्यक्तियों या ईमेल पतों की संख्या दर्शाता है। ईमेल पते, नाम, फ़ोन नंबर, भौतिक पते और ग्राहक सहायता टिकटों के लिए भी कोई नमूना, स्कीमा, फ़ाइल मैनिफ़ेस्ट या जाँच योग्य स्रोत उपलब्ध नहीं है। इसलिए अब इस मान को प्रभावित लोगों या पुष्ट खातों की संख्या के रूप में नहीं दिखाया जाता, और फ़ील्ड केवल कथित डेटा श्रेणियों के रूप में रखे गए हैं।
रिकॉर्ड को निष्क्रिय क्यों किया गया?
शिक्षा-प्रौद्योगिकी क्षेत्र में डेटा उल्लंघन का निराधार दावा छात्रों और परिवारों में अनावश्यक चिंता पैदा कर सकता है और किसी घटना को गलत तरीके से संगठन से जोड़ सकता है। इसलिए रिकॉर्ड को अपुष्ट और निष्क्रिय के रूप में चिह्नित किया गया है। इसे सार्वजनिक डेटा-उल्लंघन पृष्ठों या खोज परिणामों में नहीं दिखना चाहिए। यदि फ़ाइल हैश और नमूना स्कीमा वाली मूल सूची, कंपनी की सूचना, नियामक का रिकॉर्ड या विश्वसनीय स्वतंत्र पुष्टि सामने आती है, तो घटना की पहचान, तारीख, गणना की इकाई और डेटा फ़ील्ड की नए सिरे से समीक्षा की जा सकती है।
सत्यापन और संपादकीय प्रक्रिया
LeakData घटना के नाम, तारीख, प्रभावित रिकॉर्ड की संख्या और उजागर हुए डेटा के प्रकारों का सुलभ स्रोतों से मिलान करता है। असत्यापित जानकारी को तथ्य के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाता, और नए साक्ष्य उपलब्ध होने पर रिकॉर्ड अपडेट किए जाते हैं।
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