1,9 млн записей пользователей Pixlr выложены бесплатно на форуме

1,9 млн записей пользователей Pixlr выложены бесплатно на форуме

1,9 млн записей пользователей Pixlr выложены бесплатно на форуме

На одном из хакерских форумов пользователь под псевдонимом ShinyHunters опубликовал базу данных, содержащую 1,9 млн записей пользователей Pixlr. Имеющаяся в БД информация может спровоцировать волну фишинговых атак и попыток взломать учётные записи людей.

Pixlr — весьма популярное приложение, позволяющее бесплатно редактировать фотоматериалы. Хоть это и онлайн-инструмент, он предлагает богатую функциональность, которую можно встретить в платных программах вроде Photoshop.

Помимо бесплатной версии, пользователи Pixlr всегда могут оплатить премиум-версию, которая включает более сложные инструменты, открывает доступ к базе изображений и предлагает другие интересные функции.

ShinyHunters — предположительно, имя кибергруппировки, специализирующейся на утечках данных. Судя по всему, злоумышленники запустили некую кампанию, поскольку почти одновременно этот аккаунт выложил бесплатно БД с 77 млн записей пользователей Nitro PDF.

 

Слитая Pixlr база содержит 1 921 141 записей, среди данных есть адреса электронной почты, логины, хешированные пароли, страна проживания и другая информация.

 

Представители Pixlr пока никак не прокомментировали инцидент. По словам киберпреступников, все данные они изъяли из незащищённого ведра AWS.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru