Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный сайт для взрослых раскрыл данные паспортов 11 тыс. моделей

Популярный веб-сайт для взрослых SextPanther, предлагающий услуги секстинга, случайно раскрыл персональные данные тысяч моделей, работающих по заказу данного онлайн-проекта.

Создатели и администраторы SextPanther базируются в Аризоне. Идентификационные данные, принадлежащие более чем 11 тыс. моделей хранились в ведре Amazon Web Services (AWS).

Там можно было найти: данные паспортов, водительские удостоверения, номера социального страхования. По словам представителей SextPanther, компания использует три документа для подтверждения возраста моделей, с которыми сотрудничает сайт.

Помимо этого, в общий доступ утекли имена, домашние адреса, даты рождения, биометрические данные и фотографии девушек, отказывающих услуги для взрослых.

Подавляющее большинство владельцев скомпрометированных данных проживают в США, однако есть модели из Канады, Индии и Великобритании.

Проект SextPanther организует взаимодействие между посетителями и моделями, в процессе которого последние отправляют первым откровенные снимки. Таких фотографий и видео в открытом ведре нашлось более 100 тысяч.

Утечку обнаружили специалисты компании Fidus Information Security. По их словам, выяснить причину раскрытия информации пока не удалось.

Один хакер, ИИ и 72 часа: злоумышленник взломал крупную AWS-инфраструктуру

Одинокий киберпреступник с помощью ИИ провернул атаку на крупную среду Amazon Web Services и смог выжать из жертвы деньги. Об этом рассказала компания Sygnia, которая занимается реагированием на киберинциденты. Главная деталь здесь не в том, что атаковали облако.

Интереснее другое: по оценке Sygnia, один финансово мотивированный злоумышленник сделал за трое суток объём работы, который обычно занял бы недели.

ИИ помог ему ускорить разведку, разработку скриптов, подбор команд и адаптацию под конкретную инфраструктуру жертвы.

Атака не строилась на одной волшебной дыре. Хакер последовательно сцепил слабые места в приложениях, AWS-ресурсах, репозиториях исходного кода, CI/CD-пайплайнах, рантайм-компонентах и хранилищах данных.

В ход пошли поиск учётных данных, сбор секретов, перечисление облачных ресурсов, злоупотребление пайплайнами деплоя, изменение рантайм-среды, доступ к базам данных и эксфильтрация данных.

Первичный доступ злоумышленник получил через ключ доступа AWS, добытый при помощи уязвимости в приложении. Дальше ключ прогонялся через несколько рабочих сценариев: украсть максимум секретов, создать бэкдоры, расширить доступ и собрать данные для давления на компанию. Каждый новый доступ тут же снова отправлялся в этот же конвейер.

Чтобы показать серьёзность намерений, атакующий выполнял в основном обратимые действия: закрывал доступ к S3-бакетам, снижал ёмкость ECS-сервисов до нуля, создавал правила ACL для блокировки сетевого доступа и очищал очереди SQS. То есть демонстрировал: «Я уже внутри, могу ломать сильнее, если не договоримся».

Sygnia подчёркивает: для защиты не так важно, была ли конкретная команда написана человеком или ИИ. Важно другое — скорость. Если атакующий с LLM может за минуты пройти путь, на который раньше уходили часы, ручной разбор SIEM-алертов уже выглядит как попытка тушить пожар чайной ложкой.

Вывод для компаний напрашивается следующий: облако нужно защищать быстрее. Нужны нормальная видимость активов и учёток, жёсткий контроль секретов, защита CI/CD, готовые сценарии изоляции и автоматизированное реагирование. Потому что в эпоху ИИ один человек может атаковать как маленькая команда.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru