В Сеть выложили БД COMB — 3,2 млрд имейлов и паролей в простом тексте

В Сеть выложили БД COMB — 3,2 млрд имейлов и паролей в простом тексте

В Сеть выложили БД COMB — 3,2 млрд имейлов и паролей в простом тексте

На популярном хакерском форуме появилась крупнейшая база скомпрометированных данных — 3,2 миллиарда пар адресов электронной почты и паролей от них. Вся информация выложена в виде простого текста, сами учётные данные были собраны из прошлых крупных утечек, с которыми столкнулись Netflix, LinkedIn, Exploit.in, Bitcoin.

Слитой базе дали имя «Compilation of Many Breaches» (COMB). Все данные запакованы в защищённый паролем архив.

 

Помимо прочего, в архиве лежит скрипт count_total.sh, который до этого уже встречался исследователям в области кибербезопасности в утечке 2017 года. Также COMB содержит файл query.sh, используемый для запроса имейлов, и sorter.sh — для сортировки слитых сведений.

Специалисты проекта CyberNews добавили новые адреса электронной почты, встречающиеся в COMB, в свой инструмент для проверки данных — Personal Data Leak Checker. Если у пользователя есть подозрение, что его информация может находиться в слитой базе, Personal Data Leak Checker позволит проверить факт утечки.

К счастью, совсем новых данных в компиляции COMB исследователи не нашли. БД просто впитала в себя фигурировавшие в других эпизодах сведения, рассортированные в алфавитном порядке. При этом эксперты пока не вычислили все базы, включённые в COMB.

«Эта собирательная база, судя по всему, основана на похожей компиляции 2017 года. Тогда, напомним, сотрудники 4iQ обнаружили БД, насчитывающую 1,4 миллиарда имейлов и паролей в виде простого текста», — пишет CyberNews.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru