235 млн профилей пользователей Instagram, TikTok и YouTube утекли в Сеть

235 млн профилей пользователей Instagram, TikTok и YouTube утекли в Сеть

235 млн профилей пользователей Instagram, TikTok и YouTube утекли в Сеть

Команда исследователей из компании Comparitech рассказала об открытой базе данных, раскрывшей около 235 миллионов профилей пользователей Instagram, TikTok и YouTube. Без преувеличения специалисты называют это одной из самых масштабных утечек.

В последнее время эксперты в области кибербезопасности часто указывают на появление всё новых учётных данных на киберпреступных форумах в дарквебе. По последним подсчётам, в «тёмной сети» крутятся 15 миллиардов данных, украденных в 100 тыс. киберинцидентов.

Доходит даже до того, что преступники предлагают скомпрометированные данные бесплатно. Например, группировка Shiny Hunters слила 386 млн утёкших записей, не запросив за них ни копейки.

В этом круговороте украденной информации не последнюю роль играют незащищённые базы данных. Как раз такую базу и обнаружили в августе специалисты Comparitech. В общей сложности исследователи нашли в БД 235 миллионов аккаунтов пользователей Instagram, TikTok и YouTube.

Самый крупных блок данных содержал информацию о профилях Instagram (100 млн), за ним шла коллекция учётных записей TikTok (42 млн), а закрывали тройку профили YouTube (4 млн).

Каждая пятая запись, по словам специалистов, содержала телефонный номер владельца аккаунта и адрес его электронной почты. А каждая строка давала следующие данные:

  • Имя профиля.
  • Полное реальное имя.
  • Фото профиля.
  • Описание аккаунта.

Помимо этого, в базе данных содержалась информация о подписчиках затронутых пользователей.

Проанализировав утечку, эксперты пришли к выводу, что вина лежит на компании Deep Social, которую в 2018 году забанили на площадке Facebook. Причина бана проста — Deep Social не совсем добросовестно собирала данные профилей пользователей.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru