Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Пользователи сообщили, что в ночь на среду российская поисковая система «Яндекс» начала индексировать документы Google Docs, в которых, как полагают очевидцы, находились персональные данные.

Соответствующую информацию сначала публиковали отдельные каналы Telegram, а затем проверили журналисты.

Оказалось, что можно легко получить доступ к таким документам, задав область поиска docs.google.com.

Те текстовые файлы или электронные таблицы, которые удалось найти пользователям, содержали персональные данные — имена, фамилии, номера телефонов и адреса электронной почты. Если ввести в строку поиска «пароли», то можно было получить и их.

Спустя несколько часов, около 01:00 по Москве, поисковой гигант перестал индексировать чувствительную информацию.

Позже представители компании прокомментировали ситуацию следующим образом:

«”Яндекс” индексирует только открытую часть Сети — те страницы, которые доступны при переходе по ссылкам без ввода логина и пароля. Страницы, индексация которых запрещена администратором сайта в файле robots.txt, поисковая система не индексирует, даже если они находятся в открытой части интернета».

«В среду вечером в службу поддержки обратились пользователи с жалобами на проблему доступности файлов на docs.google.com. Наша служба безопасности связывается сейчас с коллегами из Google, чтобы обратить их внимание на то, что в этих файлах может оказаться приватная информация», — подытожили в пресс-службе компании.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru