Создана 14 миллионная коллекция взломанных паролей

Создана 14 миллионная коллекция взломанных паролей

На ежегодной конференции хакеров Defcon, которая проходит в Лас Вегасе, традиционным стало развлечение под названием “Wall of Sheep” (Стена глупцов). Суть в том, что логины и пароли тех, кто имел глупость воспользоваться беспроводной сетью в отеле, потом попадали на всеобщее обозрение в конференц-зале.

Один канадский исследователь, Рон Боус создал свою версию Wall of Sheep в интернете. Он просто коллекционировал пароли пользователей, которые попали в сеть в результате хакерской атаки или утечки. На своем сайте он создал аналитический центр, где опубликовано14488929 достоверных паролей, принадлежащих 32943045 пользователям.

Боус не причастен к утечкам этих паролей, более того, на сайте не содержится никакой другой информации, которая может спровоцировать хакеров. Примерно 250000 паролей из его коллекции, стали достоянием общественности в результате хакерской атаки социальной сети RockYou.com. Хакеры внедрили вредоносный код, используя метод SQL инъекции. Еще 180000 попали в сеть, когда был взломан сайт программного обеспечения для интернет - форумов PHPBB. Злоумышленники воспользовались уязвимостью одного из плагинов сайта. Утечка 37000 данных произошла в результате фишинговой атаки MySpace.

На своем блоге Боус, написал, что он собрал эту коллекцию в помощь исследователям. Необходимо проанализировать, каким образом пользователи выбирают пароли и сделать процесс аутентификации наиболее безопасным. Список паролей размещен на сайте wiki, таким образом, любой желающий может пополнить список новыми паролями, появившимися в сети в результате утечки.

Проанализировав список, можно сделать интересные выводы. Люди выбирают очень простые пароли. Самым популярным в списке Боуса является пароль «123456», иногда добавлялось слово «password». Особой популярностью среди пользователей (Top 10), пользуются пароли содержащие название сайта, где зарегистрирован пользователь. На блоге христианской тематики Faithwriters, чаще всего используются слова типа: «jesuschrist», «heaven», «christ» и «blessed», все они достаточно просты для злоумышленников, тем более, если они используют технологию перебора слов.

Один из предложенных Боусом способов исправить ситуацию, это не позволять пользователям выбирать «плохие» пароли. Например, Twitter, использует черный список из 370 легких паролей, которые не принимаются при авторизации. В список входят такие пароли как “Password1″ или “TwitterRocks”. По мнению Боуса, самым правильным будет не требовать от пользователей придумывать сложные пароли, не содержащие слов, которые они запишут, чтобы не забыть. Вместо этого, компаниям следует использовать «многофакторную аутентификацию». Это означает, дать пользователям возможность использовать «токены» со случайным подбором чисел, а так же биометрическую аутентификацию, такую, например, как отпечатки пальцев или отправку сообщений на телефон пользователя для подтверждения его личности. По мнению Боуса, пароли хорошо использовать при аутентификации на ресурсах с низкой степенью требуемой защиты, например, форумы. Но при авторизации на банковских сайтах одного пароля для авторизации не достаточно.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru