За 2019 год в мире утекли 13,7 млрд записей персональных данных

За 2019 год в мире утекли 13,7 млрд записей персональных данных

За 2019 год в мире утекли 13,7 млрд записей персональных данных

Аналитики компании InfoWatch исследовали структуру утечек персональных данных в России и в мире. Помимо общего числа скомпрометированных за прошлый год данных, специалисты рассказали о доле умышленных и неумышленных утечек.

Как выяснили в InfoWatch, общее количество скомпрометированных записей персональных данных за 2019 год превысило 13,7 млрд. Это и имена с фамилиями, и адреса электронной почты, и контактные телефоны, и номера социального страхования, и места проживания.

Доля как умышленных, так и неумышленных утечек как основного вида конфиденциальной информации в мире составила 74,8%. В России — 85,2%.

Удивительно, что число скомпрометированных записей превысило мировое население почти в два раза. Эксперты подчёркивают, что такие показатели могу говорить о том, что многие люди неоднократно становились жертвами взлома и утечки важных данных.

Сравнив эти показатели с 2018 годом, аналитики InfoWatch пришли к выводу, что число инцидентов с компрометацией личной информации выросло на 22,5% в мире и на 56% в России. Доля умышленных утечек составила в мире — 60,2%, в России — 48,6%.

Самым значимым каналом утечки стала Сеть, через которую происходит более 60% подобных инцидентов в России, а в мире — почти 70%.

Ошибочная раскладка помогла обойти первый рубеж защиты GPT-6 Astra

Разработчик под ником vechen обнаружил странность в GPT-6 Astra: модель понимает русский и украинский текст, случайно набранный в английской раскладке, но система предварительной модерации может увидеть в нём лишь безобидную кашу из букв.

В опубликованном эксперименте GPT-6 Astra High без дополнительных инструкций распознала смысл фразы, введённой латиницей вместо кириллицы.

Затем исследователь проверил слова и запросы, которые потенциально должны привлекать внимание защитных механизмов. В одном из тестов модель согласилась помочь со взломом сайта под предлогом проверки собственного ресурса, хотя аналогичный запрос в нормальной раскладке должен проходить более строгую проверку.

Причина, предположительно, в разделении системы на несколько уровней. Сначала входной фильтр анализирует текст пользователя, после чего сама модель интерпретирует запрос и формирует ответ.

 

Впрочем, до полноценного джейлбрейка не дошло. Проверка «Код.ру» показала, что неправильная раскладка действительно может помочь опасному запросу добраться до модели, но финальный фильтр блокирует запрещённый ответ.

Метод работает не со всеми языковыми парами. Кириллический текст, набранный латиницей, Astra распознаёт стабильно, а сочетание английской и турецкой раскладок в тестах не сработало. Похожее поведение исследователь заметил и у Fable 5.

Напомним, на прошлой неделе мы писали, что первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что модель распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru