Старый мобильник может «слить» прежнего владельца

Старый мобильник может «слить» прежнего владельца

Продавая б/у телефон, человек должен удостовериться, что в нем не сохранились личные данные. Эксперт по информационной безопасности Ли Рейбер (Lee Reiber) из компании AccessData провел эксперимент, в котором смог узнать «слишком многое» о прежних владельцах бывших в употреблении гаджетов.



 Рейбер сообщил, что из четырех купленных на интернет-аукционах мобилок все содержали различные данные пользователей. Если некоторые устройства их прежние владельцы продавали, не удалив записные книги или личные фотографии, то на одном даже нашлись данные о кредитной карте и активный доступ к интернет-аккаунтам, с помощью которых легко можно восстановить доступ к личной странице и похитить ее у владельца, сообщает MTSToday.

Например, оставленные в памяти телефона фотографии с геотегами (с координатами съемки), которые записывают почти все устройства со встроенным GPS-приемником, могут рассказать о месте жительства человека. С помощью SMS люди часто передают пароли, а различные приложения для доступа к интернет-сервисам сохраняют логин и пароль пользователя для автоматического входа.

Ли пишет, что впереди сезон новогодних праздников, а это значит, что многие люди обзаведутся новыми гаджетами. Рейбер советует людям, которые намерены продать свои старые устройства, изначально удалить из памяти телефонов всю личную информацию.

Поскольку существуют программы, способные восстанавливать даже удаленные данные, то эксперт из AccessData рекомендует не просто очищать папки, а по возможности перепрошить гаджет.

Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл исходный код Guardrails Filter — инструмента, который не даёт пользователям случайно скормить языковой модели персональные данные, пароли, API-ключи и другие корпоративные секреты. Компании смогут бесплатно развернуть сервис в собственной инфраструктуре и подключить его к моделям любых провайдеров.

Guardrails Filter встаёт между корпоративным приложением и нейросетью. Перед отправкой запроса он ищет конфиденциальную информацию и заменяет её синтетическими значениями.

Когда модель формирует ответ, сервис возвращает исходные данные на место. В итоге пользователь получает нормальный результат, а условный «пароль_от_прода» не отправляется неизвестно куда вместе с просьбой составить отчёт.

Инструмент уже применяется в среде AI Factory для защиты запросов к сервису Foundation Models, а также в клиентских и внутренних проектах Cloud.ru. Открытая версия не привязана к облачной платформе компании и может работать внутри закрытого ИТ-контура.

Пользователям доступны готовые правила обнаружения конфиденциальной информации. Можно создавать и собственные — например, для номеров договоров, идентификаторов клиентов или кодовых названий проектов. Управление осуществляется через личный кабинет: там разрешается настраивать и тестировать правила, просматривать журналы и отслеживать предупреждения.

В Guardrails Filter также есть Ghost Mode. Он позволяет проверить, какие данные сервис стал бы блокировать, но пока не вмешиваться в реальный трафик. Удобный режим для тех, кто не хочет включать защиту рубильником и затем выяснять, почему половина запросов внезапно исчезла.

На публичном бенчмарке pii-bench инструмент получил 93,1 балла по метрике F1. Заявленная точность срабатываний достигла 99,9% — примерно 999 из 1000 обнаружений должны быть верными.

Исходный код версий Standalone и ExtProc опубликован на GitHub и GitVerse. Теперь защищать корпоративные данные от слишком любознательных нейросетей можно собственными силами и заодно проверить, что именно происходит под капотом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru