Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Утечка персональных данных через P2P сети в последнее время становится серьезной проблемой для пользователей и компаний, использующих их для работы. Зачастую, клиенты таких сервисов не понимают всей опасности и открывают папки, содержащие конфиденциальную информацию для всех пользователей.

Недавно сорокапятилетний житель штата Калифорния Рене Куимби был осужден на 75 месяцев лишения свободы за кражу и незаконное использование персональных данных сотрудников сухопутных войск и военно-воздушных сил США.

Для сотрудников упомянутых структур был организован специальный сервис Army and Air Force Exchange Services (AAFES), с помощью которого они могли оперативно обмениваться различной информацией, в том числе и персональными данные служащих.

Мошенник, изучив ресурс AAFES.com, обнаружил открытые файлы с логинами и паролями к аккаунтам пользователей сервиса и, естественно, воспользовавшись возможностью, загрузил их к себе на компьютер. Далее, с помощью службы поддержки сайта, он заполучил информацию по кредитным картам STAR. Надо сказать, что для этого, ему необходимо было знать ответ на секретный вопрос. Однако, предоставив в службу поддержки логин и пароль к аккаунту, коими являлись номер социального страхования и дата рождения, мошенник смог получить желаемое.  

Попавшие в его распоряжение средства осужденный тратил как можно скорее, делая заказы в он-лайн магазинах электроники. Он покупал все, что только возможно, начиная от компьютеров и плееров и заканчивая стиральными машинами. Все заказы он отправлял на различные адреса в пределах штата, откуда потом забирал. А для пополнения кредитных карт он использовал данные с изображений платежных чеков, которые также находились в общем доступе на сервере указанного ресурса. Таким образом, злоумышленник действовал четыре года, пока администрация AAFES не изменила политику и не прекратила передачу конфиденциальных данных через открытые серверы.

В результате проведенного расследования на компьютере мошенника было обнаружено несколько сотен файлов с конфиденциальной информацией, а общее количество его жертв составило 650 человек.

Помимо лишения свободы суд также приговорил Куимби к выплате штрафа в размере 250000 долларов США.

ChatGPT получил режим защиты от атак через инъекцию промпта

OpenAI усиливает защиту ChatGPT и добавляет два новых инструмента безопасности — Lockdown Mode и метки Elevated Risk. Они призваны снизить риски инъекции промпта и других сложных атак, особенно когда ИИ взаимодействует с внешними сервисами и приложениями.

Lockdown Mode — это опциональный режим для организаций с повышенными требованиями к безопасности.

Он жёстко ограничивает, как ChatGPT может работать с внешними системами, чтобы минимизировать вероятность утечки данных. Например, при включённом режиме браузинг ограничивается кешированным контентом, а «живые» сетевые запросы не покидают инфраструктуру OpenAI.

Также отключаются отдельные инструменты и возможности, которые теоретически могут быть использованы злоумышленниками через вредоносные инструкции в диалоге.

 

Включить Lockdown Mode могут администраторы через настройки Workspace, создав отдельную роль с дополнительными ограничениями. Сейчас функция доступна в корпоративных версиях — ChatGPT Enterprise, Edu, for Healthcare и for Teachers. В будущем её планируют расширить и на обычных пользователей.

Вторая новинка — метки Elevated Risk. Это встроенные предупреждения, которые появляются при активации функций, потенциально связанных с дополнительными рисками. Они объясняют, что именно меняется при включении той или иной возможности и какие последствия это может повлечь. Например, если в Codex дать системе доступ к сети, метка прямо укажет на связанные с этим угрозы.

В OpenAI подчёркивают, что по мере усиления защитных механизмов такие предупреждения могут исчезать, а список функций с пометкой Elevated Risk будет меняться. По сути, компания делает ставку не только на технические ограничения, но и на прозрачность: чем глубже ИИ интегрируется в рабочие процессы и подключается ко внешним сервисам, тем важнее, чтобы пользователи понимали связанные с этим риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru