Миллионы аккаунтов Dailymotion предположительно скомпрометированы

Миллионы аккаунтов Dailymotion предположительно скомпрометированы

Миллионы аккаунтов Dailymotion предположительно скомпрометированы

Служба уведомлений о скомпрометированных данных LeakedSource получила базу данных, содержащую информацию о примерно 85 миллионах  аккаунтах пользователей Dailymotion, включая имена пользователей, адреса электронной почты и, во многих случаях, пароли.

Согласно LeakedSource, база данных включает 87 миллионов учетных записей с 85 миллионами уникальными адресами электронной почты. Более 18 миллионов записей включают хэши паролей. Хакеры утверждают, что данные были украдены в районе 20 октября.

Поскольку пароли хэшировались с помощью алгоритма bcrypt, массово взломать их будет очень сложно. Однако если злоумышленники нацелятся на конкретного пользователя, они будут в состоянии взломать пароль.

Служба LeakedSource уже известна тем, что раскрывала множество утечек конфиденциальных данных. В некоторых случаях, данные были получены хакерами несколько лет назад, однако компании не всегда уведомляли об этом клиентов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в разработке программного обеспечения может негативно сказываться на качестве кода. Это связано с так называемыми «галлюцинациями» больших языковых моделей, риском утечек кода, а также с тем, что ИИ нередко воспроизводит уже существующие ошибки и уязвимости.

Влиянию генеративного ИИ на процессы разработки было посвящено выступление основателя компании CodeScoring Алексея Смирнова на конференции «День безопасной разработки», организованной Ассоциацией разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт».

Как отметил Алексей Смирнов, галлюцинации ИИ в контексте программирования чаще всего проявляются в рекомендациях использовать несуществующие библиотеки — таких случаев может быть до 20%. Причём ещё год назад эта проблема практически не наблюдалась.

По его мнению, этим недостатком могут воспользоваться злоумышленники, подсовывая разработчикам заведомо уязвимые или вредоносные компоненты. Особенно опасно то, что в 58% случаев галлюцинации ИИ повторяются — а значит, подобрать нужное название несуществующей библиотеки становится проще.

Смирнов также сообщил, что с появлением ИИ-ассистентов количество утечек кода увеличилось на 40%. Утечки данных, использованных для обучения нейросетей, в целом являются типичной проблемой. Например, в модели угроз, разработанной в Сбере, такая угроза считается одной из ключевых.

Кроме того, по данным CodeScoring, в каждом третьем случае ИИ-ассистенты воспроизводят уязвимости в коде. Таким образом, надежды на то, что генеративные инструменты смогут автоматически находить и устранять уязвимости, не оправдались. Более того, как подчеркнул Алексей Смирнов, накопленный опыт показывает, что применение генеративного ИИ затрудняет работу статических анализаторов кода.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru