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).

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru