В AT&T инсайдер похитила данные 2 тыс. сотрудников

В AT&T инсайдер похитила данные 2 тыс. сотрудников

25-летняя жительница Чикаго Кассандра Уолсс (Cassandra Walls), работавшая в американском операторе AT&T, обвиняется в краже персональных данных 2100 своих коллег и использовании этой информации в незаконных целях. Как отмечают эксперты аналитического центра Perimetrix, мошенница использовала информацию для получения краткосрочных кредитов на имя других людей.

В общей сложности Уолсс успела использовать данные 130 человек и получить займов на сумму более $70 тыс. Вместе с мошенницей были арестованы ее подельники – 27-летний сожитель Джермейн Джонс (Jermaine Jones) и 40-летняя сестра Диидра Масси (Deedra Massey). На данный момент все участники преступной группы отпущены под залог в $4,5 тыс.

«Мошенничество, которое применяла Уолсс, стало возможным из-за того, что компания, выдававшая кредиты, разрешала заемщикам отправлять информацию по электронным каналам связи, - отметил руководитель аналитического центра Perimetrix Владимир Ульянов. – В данном случае мы видим очередное доказательство известного тезиса о том, что удобство очень часто приводит к незащищенности».

CNews.ru 

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