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Traduit par IA

Incident 1507: Les ingénieurs en assurance qualité de COEMPT auraient violé les droits à la confidentialité des données des élèves indiens du CBSE en les traitant avec Google Gemini.

Traduit par IA
Description:
Traduit par IA
Le journal The Hindu a rapporté que des failles de sécurité dans le portail de correction d'examens OnMark, utilisé par le Conseil central de l'enseignement secondaire indien (CBSE), auraient exposé des données sensibles d'élèves, notamment des images de copies d'examen. Le hacker éthique Nisarga Adhikary a également affirmé que les scripts d'assurance qualité COEMPT Edutec traitaient les informations personnelles des élèves via Google Gemini. Le CBSE a déclaré que ces failles avaient été corrigées.
Editor Notes: Classified as an incident because the reporting alleges a specific student-data exposure and near-harm episode involving CBSE's OnMark evaluation ecosystem, and separately alleges that student personal information was processed through Google Gemini in vendor automation scripts. The record should not be read as establishing that Gemini caused the portal vulnerabilities or that student marks were altered.

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Entités

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Alleged: Large language model developers et Google developed an AI system deployed by Government of India , COEMPT Eduteck et Central Board of Secondary Education, which harmed Students in India , Students , Privacy , Minors in India , Minors , Educational communities et Central Board of Secondary Education students.
Systèmes d'IA présumés impliqués: Student answer-sheet databases , OnMark On-Screen Marking portal , Gemini et COEMPT automation scripts

Statistiques d'incidents

ID
1507
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2026-05-30
Editeurs
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

2.2. AI system security vulnerabilities and attacks

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Privacy & Security

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceLe CBSE affirme que les « vulnérabilités » du portail OnMark sont maîtrisées malgré les inquiétudes liées à la sécurité.
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Le CBSE affirme que les « vulnérabilités » du portail OnMark sont maîtrisées malgré les inquiétudes liées à la sécurité.

Le CBSE affirme que les « vulnérabilités » du portail OnMark sont maîtrisées malgré les inquiétudes liées à la sécurité.

thehindu.com

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Le CBSE affirme que les « vulnérabilités » du portail OnMark sont maîtrisées malgré les inquiétudes liées à la sécurité.
thehindu.com · 2026
Traduit par IA

Suite à la publication de messages par des hackers éthiques révélant des failles de sécurité dans la plateforme de notation en ligne OnMark du Conseil central de l'enseignement secondaire (CBSE), ce dernier a déclaré dimanche 31 mai 2026 qu…

Variantes

Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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