Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Две тысячи серверов, совокупно хранящих 45 млн рентгеновских снимков и других результатов медицинских обследований, в течение года находились в публичном доступе без каких-либо средств защиты. На некоторых из этих ресурсов были обнаружены откровенно вредоносные скрипты.

Выявить масштабный слив конфиденциальной информации помогло исследование, проведенное в CybelAngel — компании, специализирующейся на предоставлении услуг по управлению рисками. Целью исследования являлось определение уровня защищенности сетевых хранилищ (NAS) и связи по протоколу DICOM (Digital Imaging and COmmunications in Medicine) — стандарту де факто, который медики используют для передачи и обработки данных.

За полгода аналитики просканировали около 4,3 млрд IP-адресов и выявили более 2140 общедоступных серверов, на которых суммарно хранилось свыше 45 млн уникальных DICOM-изображений. Эти серверы были размещены в 67 странах, в том числе в США, Великобритании, Франции и Германии.

Каждый медицинский скан сопровождался записью, содержащей персональные данные пациентов, а также сведения о состоянии здоровья, полученной медицинской помощи и оплате таких услуг. В большинстве случаев доступ к этой информации не требовал пароля, а на порталах, предусматривающих регистрацию, войти можно было, не заполняя поля логина и пароля.

Как оказалось, специализированные сервисы тоже не застрахованы от ошибок, грозящих утечками. Один из поставщиков платных услуг по безопасному хостингу DICOM-изображений забыл защитить службу NFS (Network File System, сетевая файловая система) на порту 2049 и в итоге слил в интернет порядка 500 тыс. файлов.

Исследователи предупреждают, что публичный доступ к конфиденциальным данным провоцирует мошенничество, вымогательство и шантаж. Халатное отношение к защите такой информации также может грозить провайдеру санкциями — за нарушение GDPR (General Data Protection Regulation, регламент ЕС о защите данных) или HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act, американский Закон о сохранении медицинского страхования и персонифицированном учёте в здравоохранении).

Обеспечить безопасность хранения и передачи данных, по мнению экспертов, помогут следующие меры:

  • введение и контроль соблюдения строгих политик доступа к NAS-устройствам и приложениям для обмена файлами;
  • сегментация сетей с подключенным к интернету медицинским оборудованием, предельное ограничение доступа к критически важным средствам диагностики;
  • проведение аудита у подрядчиков для выявления случаев нарушения отраслевых стандартов и нормативов;
  • проведение работ по оценке защищенности данных, определению рисков и приоритетных проблем с привлечением сторонних экспертов.

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru