Ноутбук с данными более 1100 пациентов украден из дома медработника

Ноутбук с данными более 1100 пациентов украден из дома медработника

В британских госпиталях Кингстон-апон-Халла и Восточного Йоркшира государственной службы здравоохранения проводится дисциплинарное расследование, после того, как произошла  крупная утечка данных пациентов по вине сотрудника.

Согласно сообщению, в ноябре прошлого года младший медицинский работник ортопедического центра госпиталей, скопировал на ноутбук незашифрованные данные 1147 пациентов. Ноутбук, в последствии, был украден прямо из дома медработника, о чем он сообщил только спустя две недели.

Администрация госпиталя отправила уведомления об инциденте всем пострадавшим пациентам и принесла им свои извинения. На время медработника отстранили от выполнения обязанностей, но сейчас он вернулся к работе до вынесения решения по его персоне.

По мнению главы компании Stonewood, занимающейся разработкой инструментов шифрования данных, Криса Макинтоша, администрация госпиталей тоже виновна в произошедшем, поскольку, по всей видимости, администрация не сумела донести до своих сотрудников элементарные правила по защите конфиденциальной информации.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru