Данные Пенсионного фонда утекли в интернет

Данные Пенсионного фонда утекли в интернет

Файл с данными о клиентах Пенсионного фонда России (ПФР) был опубликован на сайте фонда — фамилию, имя, отчество, ИНН, информацию о страховых и накопительных взносах можно найти через поиск «Яндекса», сообщила «Русская служба новостей» со ссылкой на одного из клиентов фонда. Сейчас доступ к файлу на сайте Пенсионного фонда закрыт, однако файл, содержащий более 1000 записей, сохранился в кэше «Яндекса».



Появление данной информации в открытом доступе — следствие технической ошибки, сообщила «Ведомостям» представитель ПФР Марита Нагога. По ее словам, общедоступной стала информация об индивидуальных предпринимателях, имеющих задолженность по страховым взносам, сообщают Ведомости. Утечка носит локальный характер — в интернете появилась информация примерно о 600 должниках в нескольких районах Тверской области, подчеркивает она. Доступ к файлу был закрыт примерно через час после обнаружения ошибки, но «Яндекс» успел проиндексировать его — сегодня к 15.00 поисковик обещает закрыть доступ к этой информации, говорит Нагога. Содержащаяся в файле информация не относится к персональным данным, подчеркивает она. Файл с данными ПФР проиндексировал не только «Яндекс» — ссылки на информацию из него присутствуют также в поиске Mail.ru и Bing.

На сайте Пенсионного фонда действительно был размещен файл с данными пользователей, который проиндексировали все основные поисковые системы, заявил представитель «Яндекса» Очир Манджиков. Страница, где размещался указанный файл с данными, не была защищена файлом robots.txt, говорит он. Администраторы сайта удалили указанный файл с сайта — в скором времени он автоматически исчезнет и из поиска «Яндекса», отметил Манджиков.

Данные о Тверских должниках ПФР — не первая утечка информации из Пенсионного фонда. В 2004 г. на компьютерном черном рынке появилась база данных ПФР, содержавшая записи о 7 млн клиентов. Также это не первый случай, когда непубличная информация находится через «Яндекс». 3000 sms, отправленных 2500 абонентам «Мегафона» через сайт компании, обнаружились в поиске «Яндекса» 18 июля 2011 г. «Яндекс» сразу объяснил случившееся ошибкой администраторов сайта «Мегафона», которые почему-то не запретили индексацию раздела отправки sms в robots.txt. Спустя несколько дней в различных поисковых системах обнаружились данные о заказах железнодорожных билетов, фамилии, адреса и содержимое заказов покупателей интернет-магазинов, затем — внутренние документы госорганизаций.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru