В Сеть выложили личные данные тысяч информаторов полиции

В Сеть выложили личные данные тысяч информаторов полиции

В результате ошибки на публичном веб-сайте округа Меса (штат Колорадо) около семи месяцев в свободном доступе находились огромные объемы конфиденциальных данных, среди которых имена информаторов полиции и домашние адреса помощников шерифа.



Всего в результате утечки было скомпрометировано более 200 тыс. человек, чья информация находилась в базе данных компьютерной системы офиса местного шерифа. Сейчас всех пострадавших пытаются поставить в известность об утечке, сообщает Grand Junction Daily Sentinel. В первую очередь об инциденте уведомили информаторов полиции и помощников шерифа, данные которых были в базе.

Файлы содержали в себе разного рода личные данные, связанные с деятельностью офиса шерифа, а также следственные отчеты правоохранительных органов за последние 20 лет. Бывший шериф данного округа уже назвал эту утечку «кибер-катастрфой», отметив, что она ставит под угрозу жизни множества людей, чьи имена фигурируют в расследованиях.

«Это безусловно катастрофа. Принимая во внимание то, с какой информацией имеют дело представители правоохранительных органов, безопасность таких данных должна охраняться очень строго. В данном случае утечка может привести к угрозе жизни для людей, фигурирующих в расследованиях в той или иной роли», - заявил Рикки Клауссен (Riecke Claussen).

«Хотя многие люди не должны быть в этой базе данных, мы решили на всякий случай предоставить им возможность защитить себя – каждый, кто считает, что его личные данные могли быть скомпрометированы, может обратиться к нам за помощью», - отметил представитель офиса шерифа округа.

По его словам, утечка произошла из-за того, что сотрудник офиса шерифа по ошибке загрузил базу данных на открытый сервер вместо специального зашифрованного хранилища данных.

«Для небольшого округа подобная утечка стала действительно катастрофой, ведь, если верить демографическим выкладкам с официального сайта, она затронула буквально каждого жителя Меса. Отрадно, что власти, несмотря на сложность ситуации, приняли оперативные меры, в том числе выпустили специальные инструкции для пострадавших, где даны рекомендации по предотвращению незаконного использования выложенной на сайте информации и телефоны горячих линий», - отметил Александр Ковалев, директор по маркетингу компании SecurIT, российского разработчика DLP-решений.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru