15 млн имейлов пользователей Trello просочились на хакерский форум

15 млн имейлов пользователей Trello просочились на хакерский форум

15 млн имейлов пользователей Trello просочились на хакерский форум

Один из участников форума для киберпреступников Breached выложил более 15 миллионов адресов электронной почты, связанных с аккаунтами в Trello, системе для управления рабочими проектами. Данные датируются январем 2024 года.

Напомним, в начале года мы сообщали о появлении на одном из форумов дарквеба 15 115 516 профилей пользователей сервиса Trello.com. На тот момент скомпрометированную информацию продавал участник под ником «emo».

Как отметили исследователи, большая часть сведений в утечке — общедоступная информация. Однако есть в ней и закрытые адреса электронной почты, с которыми связаны аккаунты.

Компания Atlassian, владелец сервиса Trello, не стала вдаваться в подробности киберинцидента, однако emo сообщил, что собрать данные удалось с помощью незащищенного REST API, позволяющего разработчикам получить сведения, зная идентификаторы пользователей, их имена или имейлы.

Киберпреступник составил список из 500 млн адресов электронной почты и скормил их API, чтобы найти связанные с аккаунтом учетные данные. В результате удалось вычленить 15 миллионов пользователей.

На днях emo поделился своим списком на хакерском форуме Breached.

 

В слитом архиве можно найти не только адреса электронной почты, но и информацию об аккаунтах, включая полные имена юзеров.

В теории эту информацию можно использовать в целевых фишинговых атаках и для доксинга (онлайн-преследования).

Представители Atlassian в беседе с BleepingComputer подтвердили слив и сообщили, что в январе разработчики закрыли лазейку REST API Trello.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru