Информация миллионов жителей Филиппин утекла из государственной базы дан

Информация миллионов жителей Филиппин утекла из государственной базы дан

Информация миллионов жителей Филиппин утекла из государственной базы дан

Содержимое базы данных Избирательной комиссии Филиппин попало в руки хакеров. В базе хранилась персональная информация 55 миллионов жителей страны, в том числе их паспортные данные и отпечатки пальцев. Часть базы уже выложена в интернет.

Утечка произошла после взлома сайта филиппинского избиркома. 27 марта неизвестные сумели разместить на его главной странице воззвание, требующее усилить защищённость машин для голосования, которые будут использоваться во время выборов 9 мая 2016 года.

Воззвание было составлено от имени хакерского коллектива Анонимус, но вряд ли это позволяет судить о его авторстве. Натянуть маску Гая Фокса и назваться анонимусом может кто угодно, сообщает xakep.ru.

Вскоре сайт был восстановлен, и представители избиркома заверили, что ничего ужасного не произошло. По их словам, взломщики не тронули данные избирателей. Но даже если база похищена, это не должно пугать. Якобы большая часть информации в ней и так общедоступна.

Спустя несколько дней оказалось, что успокаиваться было рано. В начале апреля информация из баз данных избиркома всплыла в интернете. Файлы выложила другая хакерская группа, но здравый смысл подсказывает, что между взломом и утечкой, скорее всего, есть связь.

Специалисты Trend Micro изучили опубликованные файлы и описали свои наблюдения в блоге компании. В одном из файлов они обнаружили данные об 1,3 миллиноа избирателей, голосующих за пределами страны. Другой файл содержал 15,8 миллионов записей с отпечатками пальцев. Ещё несколько файлов, по всей видимости, предполагалось использовать при подсчёте голосов.

Это показывает, что в интернет попала далеко не вся база данных, содержащая сведения о 55 миллионов филиппинских избирателей. Неизвестно, есть ли у хакеров доступ к остальной информации, или опубликованные файлы — это всё, что они сумели украсть.

В Trend Micro полагают, что жителям Филиппин, сведения о которых попали в интернет, следует готовиться к фишинговым атакам, шантажу и вымогательству. Преступники не оставят их в покое.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru