Из-за ошибки админа данные юзеров «РЖД Бонус» попали в чужие руки

Из-за ошибки админа данные юзеров «РЖД Бонус» попали в чужие руки

Архивная копия базы данных программы лояльности «РЖД Бонус» попала в открытый доступ. До блокировки дамп размером около 2,4 ГБ скачали как минимум несколько раз. ОАО «РЖД» сочло инцидент попыткой взлома и рекомендует пользователям сайта сменить пароль.

Информация об утечке была опубликована в Telegram и Facebook. По данным Telegram-канала «Утечки информации», причиной слива стала ошибка администратора, который по какой-то причине поместил резервную копию клиентской базы «РЖД Бонус» в корневой каталог сайта. Туда же попали поисковый bash-скрипт с паролем пользователя и приватный ключ RSA.

 

При регистрации на сайте «РЖД Бонус» пользователь заполняет анкету, вводя такую информацию, как ФИО, дата рождения, город, паспортные данные, номер телефона, email. Анализ слитого дампа показал, что он содержит около 1,4 млн записей с данными участников программы накопления бонусов. В нем также есть логины и хешированные пароли (MD5 с солью), ID пользователей, даты регистрации и последнего входа в систему (с IP-адресом, User-Agent и версией ОС).

В своем комментарии на площадке Facebook создатель профильного сервиса DLBI Ашот Оганесян напомнил, что скачивание и распространение чужих дампов можно расценить как преступление. В УК РФ для этого есть две статьи — 183 («Незаконные получение и разглашение сведений, составляющих коммерческую, налоговую или банковскую тайну») и 272 («Неправомерный доступ к компьютерной информации»).

Журналисты «РИА Новости» попытались прояснить ситуацию, обратившись в пресс-службу «РЖД». В ответ на запрос они услышали следующее:

«Шестого ноября зафиксирована попытка взлома программы лояльности «РЖД Бонус», в ходе которой злоумышленнику удалось получить доступ только к служебному файлу, содержащему в зашифрованном виде адреса электронной почты пользователей. Система безопасности предотвратила доступ к персональным данным участников. Инцидент не угрожает сохранности личных данных пользователей, а также баллов на счетах клиентов».

Представитель «РЖД» также отметил, что в компании приняты надлежащие меры защиты и ведется служебное расследование. В целях безопасности участникам «РЖД Бонус» при входе на сайт предложат сменить пароль.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru