Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Популярное Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло пароли Wi-Fi более двух миллионов сетей. Программу скачали тысячи пользователей, она позволяет находить точки Wi-Fi, расположенные поблизости от вас.

Речь идет о приложении «WiFi Finder», которое предоставляет пользователям возможность загружать пароли от сетей Wi-Fi в специальную базу данных, которую могут использовать другие пользователи.

Однако содержащая более двух миллионов паролей база не была защищена должным образом. В результате любой желающий мог получить к ней доступ и загрузить все пароли.

Самьям Джейн, исследователь GDI Foundation, обнаружила данную базу данных на просторах Сети. Джейн сразу же постаралась уведомить все затронутые стороны, чтобы соответствующие меры не заставили себя долго ждать.

Судя по всему, разработчик приложения «WiFi Finder» находится в Китае, связаться с ним до сих пор не получилось. Эксперты пошли другим путем — они связались с хостером DigitalOcean, на площадке которого располагалась незащищенная база.

Это помогло, так как DigitalOcean принял меры в течение дня после обращения.

В этой истории есть еще один нюанс. Несмотря на то, что разработчики «WiFi Finder» утверждают, что в базу собираются пароли исключительно общественных точек, исследователи обнаружили в ней ряд паролей от домашних сетей Wi-Fi.

Таким образом, учитывая наличие связи геолокации с записанными паролями, утечка становится еще менее безобидной.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru