МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

Министерство внутренней безопасности (МВБ) США наконец признало утечку фотоматериалов, сделанных во время тестирования возможностей системы распознавания лиц. Фотографии появились на площадках дарквеба.

Судя по всему, ответственность за киберинцидент несёт компания Perceptics, собиравшая все данные системы, среди которых были фотографии лиц путешественников, автомобильные номера и информация о страховке.

Изначально МВБ США всячески отрицало факт утечки, однако позже стало ясно, что информация всплыла в дарквебе. В общей сложности неизвестные украли (PDF) 184 тысячи фотографий, как минимум 19 впоследствии были опубликованы в «тёмной сети».

Речь идёт о снимках, сделанных на границах США. Камеры фиксируют каждое лицо и каждую машину, пересекающую эти границы, чтобы выявить преступников или террористов, пытающихся проникнуть на территорию Америки.

Для обработки таких данных Министерство внутренней безопасности привлекало подрядчиков, одним из которых была компания Perceptics. Сотрудники этой организации обрабатывали изображения лиц и автомобилей, пересекавших границу США.

Именно Perceptics ответственна за слив конфиденциальной информации в дарквеб.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru