Зловредный Telegram-бот продаёт телефонные номера пользователей Facebook

Зловредный Telegram-бот продаёт телефонные номера пользователей Facebook

Зловредный Telegram-бот продаёт телефонные номера пользователей Facebook

Неизвестные получили доступ к базе данных, содержащей телефонные номера пользователей Facebook, и теперь продают эту информацию через бота в популярном мессенджере Telegram. Как утверждает сам оператор бота, в его распоряжении находятся данные 533 миллионов пользователей социальной сети.

О продаже БД сообщило издание Motherboard, ссылающее на исследователя в области кибербезопасности по имени Алон Гал. Именно Гал обнаружил уязвимость, благодаря которой можно получить доступ к информации, принадлежащей пользователям Facebook.

По словам эксперта, брешь пропатчили ещё в 2019 году. Более того, чтобы задействовать дыру и найти нужные данные, требовались серьёзные навыки. Поэтому злоумышленники и запустили специального бота в Telegram, который решает многие проблемы.

 

В сущности, бот берёт на себя две задачи: если есть идентификатор пользователя Facebook, он может найти его телефонный номер, и наоборот — если в распоряжении есть номер телефона, бот позволяет найти его идентификатор на Facebook.

Киберпреступник установил цену в 20 долларов за каждую связку «телефонный номер-идентификатор на Facebook». Также за $5000 можно купить 10 тысяч записей с аналогичными данными.

По словам исследователя, Telegram-бот действует как минимум с 12 января 2021 года, однако он открывает доступ к данным 2019 года. С одной стороны, информация порядком устарела, с другой — пользователи не так часто меняют свой номер телефона.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru