Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

В интернете было обнаружено большое количество персональных данных избирателей. Утекшие записи содержали личную информацию миллионов жителей Техаса. Все это хранилось на незащищенном сервере, где даже не был установлен пароль.

Персональные сведения содержались в единственном файле и насчитывали около 14,8 миллионов записей. Для сравнения — всего в Техасе зарегистрировано 19,3 миллионов избирателей.

Это очередная утечка ставит под сомнение возможности политических партий, касающиеся хранения данных избирателей. Такая ситуация особенно опасна на фоне информационных войн, когда одно государство постоянно обвиняет другое во вторжении в выборы и влиянии на их результаты.

Утекшие персональные данные обнаружил специализирующийся на утечках исследователь из Новой Зеландии, известный под псевдонимом Flash Gordon. На данный момент неизвестно, кому именно принадлежит сервер, на котором хранилась незащищенная конфиденциальная информация. Есть лишь предположения, что он был скомпилирован Data Trust.

Стоит отметить, что представители Data Trust отказались как-либо прокомментировать наличие сервера с личной информацией избирателей.

Крис Викери, специалист компании UpGuard, проанализировал скомпрометированные персональные данные: один файл, размером около 16 гигабайт, содержит десятки полей, включающих личную информацию.

Среди этих данных: имя избирателя, адрес, пол, а также история голосования за несколько лет (включая отданный голос на президентских выборах).

Со своей стороны, власти Техаса подчеркнули, что эти данные не могут использоваться в коммерческих целях. Например, для таргетированной рекламы. Однако узнать политические предпочтения отдельных людей, при этом прочно связав их с конкретными личностями, вполне можно.

Среди утекших данных, например, есть сведения о взглядах человека на вопрос иммиграции, охоты, абортов, государственных расходов, а также на Вторую поправку к Конституции США. Помимо этого, там же можно найти номера телефонов, этническую принадлежность и расу.

Пока остается неясным, к какому именно периоду относятся скомпрометированные персональные данные.

ИИ-кодер может запустить вредоносную команду из чистого GitHub-репозитория

Доверять ИИ написание кода — удобно. Но, как выяснили исследователи из Mozilla Zero Day Investigative Network (0DIN), иногда ИИ может стать идеальным помощником для киберпреступников. Эксперты продемонстрировали новую технику атаки на разработчиков, использующих ИИ-ассистентов вроде Claude Code.

Вся схема строится вокруг обычного на вид GitHub-репозитория, в котором нет ни вредоносного кода, ни подозрительных команд, ни других очевидных признаков компрометации.

Вместо этого злоумышленники используют привычное желание ИИ починить проект. В репозитории размещается Python-пакет, который при запуске специально выдает ошибку и предлагает выполнить команду инициализации.

Для разработчика это выглядит как типичная проблема при первом запуске проекта. А Claude Code воспринимает сообщение как руководство к действию и автоматически запускает рекомендованную команду, пытаясь исправить ошибку.

Скрипт обращается к DNS TXT-записи, контролируемой злоумышленником, получает оттуда скрытую команду и выполняет ее. Вредоносный код при этом вообще отсутствует в репозитории, он загружается только в момент выполнения.

Такой подход серьезно осложняет обнаружение атаки. Автоматические сканеры и специалисты по безопасности могут не найти ничего подозрительного при анализе проекта, поскольку опасная нагрузка появляется уже после запуска.

Если атака проходит успешно, злоумышленник получает интерактивную оболочку с правами пользователя. Этого достаточно, чтобы похитить API-ключи, токены, переменные окружения, локальные конфигурации и другие секреты разработчика.

В Mozilla предупреждают, что подобные репозитории могут распространяться под видом тестовых заданий при найме, обучающих проектов, статей, блогов или просто через личные сообщения разработчикам.

Исследователи рекомендуют разработчикам внимательно проверять все команды, которые предлагает выполнить ИИ, а создателям агентных помощников — показывать пользователю полную цепочку выполняемых действий, включая код и скрипты, которые подгружаются во время работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru