Базы данных сразу трёх хакерских форумов слили в Сеть

Базы данных сразу трёх хакерских форумов слили в Сеть

Базы данных сразу трёх хакерских форумов слили в Сеть

Сразу три форума для киберпреступников стали жертвами взлома. Исследователи из компании Cyble обнаружили в Сети базы данных, принадлежащие хакерским площадкам Sinful Site, SUXX.TO и Nulled.

На вышеперечисленных ресурсах киберпреступники обсуждали актуальные темы, делились важной информацией и скомпрометированными данными.

Помимо этого, хакеры использовали площадки Sinful Site, SUXX.TO и Nulled для продажи вредоносных программ, инструментов для взлома, различных инструкций и т. п. По словам Cyble, базы данных форумов для киберпреступников слили в мае 2020 года.

«На днях команда исследователей обнаружила утечку баз данных, принадлежащих хакерским форумам. Вся слитая информация датируется маем 2020 года», — пишут исследователи Cyble.

В результате специалисты получили доступ к БД SUXX.TO и Nulled, в которых содержались данные участников площадок. Вся информация довольно свежая — дамп сняли 20 мая. Дополнительно Cyble скопировала полную базу Sinful Site, в которой можно найти личные сообщения (дамп сняли 15 мая).

Буквально две недели назад стало известно о похожей утечке — базы данных популярного хакерского форума WeLeakData.com также попали в руки третьих лиц.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru