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.

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