Последствия взлома Gawker Media: рейтинг пользовательских паролей

Последствия взлома Gawker Media: рейтинг пользовательских паролей

...

Американский поставщик средств и систем двухфакторной аутентификации Duo Security решил изучить снимок базы данных Gawker Media, который выложили в открытый доступ взломщики из группировки Gnosis (о самом инциденте Anti-Malware.ru уже писал ранее). Анализ БД позволил, в частности, составить рейтинг пользовательских паролей, а также получить некоторые другие небезынтересные сведения.



Итак, в блоге Duo Security аналитик Джон Оберхейд рассказал о том, что же ему удалось извлечь из дампа базы. В первую очередь специалист провел исследование паролей к учетным записям, задействовав для этого специализированное программное обеспечение, которое позволяет восстанавливать пароли из хэшей. Поскольку алгоритм хэширования был примитивен (как, впрочем, и сами пароли), то уже через час работы инструмента с предзагруженным словарем были вскрыты почти 200 тыс. кодовых слов. В конечном счете г-ну Оберхейду удалось раскрыть и обработать почти 400 тыс. паролей.


Аналитик составил следующий рейтинг из 25 наиболее популярных паролей:









Пароль Количество пользователей

123456


password


12345678


qwerty


abc123


12345


monkey


111111


consumer


letmein


1234


dragon


trustno1


baseball


gizmodo


whatever


superman


1234567


sunshine


iloveyou


fuckyou


starwars


shadow


princess


cheese


2516


2188


1205 


696


498


459


441


413


385


376


351


318


307

303

302


300


297


276


266


266


262


256


255


241


234


Подавляющее большинство паролей (99,45%) содержали только буквы и / или цифры, т.е. в них не было никаких специальных символов. 61% кодовых слов состоял только из букв в нижнем регистре, а при создании 9% паролей были задействованы исключительно цифры.


Помимо этого, специалист провел анализ почтовых доменов, который позволил обнаружить, что среди зарегистрированных пользователей сайтов Gawker Media были сотрудники государственных учреждений Соединенных Штатов Америки. В частности, в базе есть 15 адресов NASA (@nasa.gov), 9 адресов Палаты представителей (@mail.house.gov), 6 адресов администрации социального страхования (@ssa.gov) и даже 2 адреса Белого дома (@whitehouse.gov). Среди обычных доменов, кстати, абсолютным лидером оказался @gmail.com - 173 942 пользователя.


Из всего изложенного выше нетрудно сделать вывод, что участники тех или иных ресурсов не расстаются с привычкой устанавливать откровенно слабые пароли на свои учетные записи. За всю историю подобных исследований верхние позиции рейтингов так и не подвергались критическим изменениям: за первое место с переменным успехом борются кодовые слова "12345", "password" и "qwerty" (а также их незначительные вариации наподобие "123456" или "password1"). Тревожным звонком можно считать обнаружение в базе правительственных адресов: не секрет, что многие пользователи склонны использовать один и тот же пароль для всех сервисов, где требуется авторизация, а это создает риски новых взломов и компрометаций.


Подробная информация (на английском языке) доступна в первоисточнике.

писал ранее). Анализ БД позволил, в частности, составить рейтинг пользовательских паролей, а также получить некоторые другие небезынтересные сведения.

" />

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru