Socialarks раскрыла ПДн 214 млн юзеров Facebook, Instagram и LinkedIn

Socialarks раскрыла ПДн 214 млн юзеров Facebook, Instagram и LinkedIn

Socialarks раскрыла ПДн 214 млн юзеров Facebook, Instagram и LinkedIn

Китайская компания Socialarks, специализирующаяся на управлении информационными материалами для социальных сетей, допустила серьёзную утечку более 400 ГБ персональных данных, принадлежащих миллионам пользователей Facebook, Instagram и LinkedIn.

Ошибка, надо сказать, уже традиционная — незащищённая база данных ElasticSearch, в которой хранилась конфиденциальная информация 214 миллионов пользователей соцсетей по всему миру. Приблизительно в такой же ситуации недавно оказался японский автопроизводитель Nissan, сотрудники которого не смогли должным образом защитить один из своих Git-серверов.

На незащищённую БД наткнулись исследователи Safety Detectives, занимающиеся поиском уязвимостей веб-сайтов и онлайн-проектов. Если специалисты находят проблему безопасности, владелец ресурса тут же получает соответствующее уведомление.

Именно так — сканируя IP-адреса — эксперты Safety Detectives обнаружили принадлежащий Socialarks ElasticSearch-сервер, который «торчал» в Сеть без какой-либо защиты. Владельцы не только не стали заморачиваться с шифрованием, но и поленились установить хотя бы пароль.

Таким образом, любой случайный пользователь или злоумышленник, наткнувшийся на БД Socialarks, мог просмотреть и скачать персональные данные миллионов пользователей популярных социальных сетей.

По словам Safety Detectives, общий объём базы составил 408 ГБ, при этом там хранилось более 318 миллионов записей данных. Стоит отметить, что это уже второй подобный инцидент в истории Socialarks. В августе 2002 года китайская компания также «слила» данные 150 млн пользователей LinkedIn, Facebook и Instagram.

 

В общей сложности специалисты Safety Detectives нашли в последней БД 11 651 162 Instagram-аккаунтов, 66 117 839 профилей LinkedIn и 81 551 567 учётных записей Facebook. Что касается конкретных данных, раскрытых незащищённым сервером, эксперты выделили следующие:

Instagram

  • Полные имена пользователей.
  • Телефонные номера более 6 млн людей.
  • Адреса электронной почты более 11 млн людей.
  • Ссылка на профиль.
  • Аватар.
  • Описание учётной записи.
  • Число подписчиков и подписок.
  • Страна проживания.
  • Часто используемые хештеги.

Facebook

  • Полные имена пользователей.
  • Информация об аккаунте.
  • Адреса электронной почты.
  • Телефонные номера.
  • Страна проживания.
  • Число лайков и подписок.
  • Идентификатор в Messenger.
  • Ссылка на веб-сайт.

LinkedIn

  • Полные имена пользователей.
  • Адреса электронной почты.
  • Занимаемая должность.
  • Подключённые аккаунты в других соцсетях (например, Twitter).

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru