Утечка Verifications.io набрала в общей сумме 2 млрд записей

Утечка Verifications.io набрала в общей сумме 2 млрд записей

Утечка Verifications.io набрала в общей сумме 2 млрд записей

Сервис валидации адресов электронной почты Verifications.io пострадал от серьезной утечки — была скомпрометирована огромная база данных, содержащая персональные данные более чем 2 миллиардов пользователей по всему миру.

Началось все 7 марта 2019 года, когда эксперт в области безопасности Боб Дьяченко опубликовал пост в блоге, в котором утверждалось, что специалисту удалось обнаружить незащищенную базу MongoDB.

Объем этой базы был равен 150 Гб, а следы вели к Verifications.io. В общей сложности там было более 800 миллионов записей.

После этого Дьяченко объединился с Троем Хантом (создателем HaveIbeenPwned), чтобы проанализировать скомпрометированную информацию. В результате эксперты выяснили, что среди утекших данных есть имена, физические адреса, номера телефонов, имейлы, даты рождения, пол, должность, местоположение и IP-адреса.

Дьяченко рассортировал данные следующим образом:

  • Утекшие имейлы — 798 171 891 записей.
  • Имейлы с номерами телефонов — 4 150 600 записей.
  • Бизнес-информация — 6 217 358 записей.

К счастью, среди скомпрометированной информации не было паролей пользователей. Дьяченко довольно оперативно уведомил Verifications.io об утечке, с тех пор домен был выведен в офлайн.

Чуть позже специалисты компании DynaRisk, занимающейся кибербезопасностью, заявили, что утечка затрагивает куда больший объем данных, чем было принято считать изначально — более 2 миллиардов записей, именно столько насчитали эксперты.

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