В Сеть выложили данные пользователей агрегатора аукционов bidspirit

В Сеть выложили данные пользователей агрегатора аукционов bidspirit

Похоже, что данные агрегатора аукционов ru.bidspirit.com попали в открытый доступ. Как выяснили исследователи, в Сеть просочились адреса электронной почты и даже телефонные номера.

Утечка содержит два текстовых файла, в которых присутствуют имена, фамилии, около 10 тысяч уникальных номеров телефонов и примерно 10 тысяч уникальных имейлов.

Из этих данных около 2 тысяч записей относятся к России. Известно, что информация актуальна на июнь 2023 года.

Для подтверждения достоверности данных телеграм-канал «Утечки информации» провёл выборочную проверку случайных адресов электронной почты из этой утечки, используя функцию восстановления пароля на сайте ru.bidspirit.com. В итоге выяснилось, что они являются действительными.

 

Ранее в поле зрения экспертов попала польская компания Radeal, разработчик сталкерского софта (stalkerware) для Android. Киберпреступникам удалось украсть персональные данные пользователей приложения от Radeal.

В конце июня также неизвестные злоумышленники слили в Сеть данные участников очередного дарквеб-форума под названием DarkForums.

Кроме того, отличился ПримСоцБанк, чей частичной SQL-дамп из CMS «Bitrix» попал в общий доступ.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru