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.

" />

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru