В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

В первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян

За первые шесть месяцев 2023 года в открытый доступ попало 43,8 млн уникальных адресов электронной почты и 0,8 млн телефонных номеров. Такую статистику представили исследователи из центра противодействия киберугрозам Innostage CyberART.

В общей сложности специалисты изучили 34 утечек персональных данных, которые фиксировались в российских компаниях с января по июнь 2023 года.

Сливы ПДн больше всего затронули сферу розничной торговли и информационных технологий. Эксперты вспоминают соответствующие киберинциденты у 1C, 1CBIT, «ИнфоТеКС», BI.ZONE, «Атол», «Ашан», Gloria Jeans, Аскона и Book24.

Уточняется, что в 48% случаев утечки данных произошли по вине внешних киберпреступников, а для спекуляции данными последние используют текущую политическую повестку.

В 32% сливов, к сожалению, виноваты сами сотрудники компаний, допустившие халатность или невнимательность. Например, системные администраторы часто оставляли ошибки в конфигурациях баз данных.

12% утечек стали уже прямым следствием работы так называемых инсайдеров. 8% — результатом эксплуатации уязвимостей в инфраструктуре организаций.

По данным Innostage CyberART, самое больше число утечек пришлось на январь, февраль и июнь 2023-го. Кстати, сливы очень часто шли параллельно с DDoS-атаками, которые помогали замаскировать эксплуатацию уязвимостей.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru