Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Новое исследование специалистов заостряет внимание на рисках безопасности и конфиденциальности пользователей при повторном использовании телефонных номеров. По словам экспертов, такая практика может привести к фишинговым и спамерским атакам, а также к взлому учётных записей.

В ходе анализа исследователи обнаружили, что 66% номеров телефона, заново введённых в эксплуатацию, так или иначе связаны с предыдущими владельцами. Это могут быть аккаунты в соцсетях и на других сайтах, где пользователь указывал свой телефон при регистрации.

«Атакующий может просмотреть доступные телефонные номера, указанные на странице смены номера. Затем он может проверить, связаны ли эти телефоны с аккаунтами предыдущих владельцев», — пишут специалисты.

В результате, как отметили исследователи, злоумышленник может сбросить пароль от учётной записи экс-владельца номера телефона, успешно перехватив одноразовый пароль (one time password, OTP), отправленный в СМС-сообщении.

В общей сложности эксперты Принстонского университета проанализировали 259 телефонных номеров, доступных новым абонентам операторов сотовой связи. 100 таких номеров оказались связаны с почтовыми ящиками предыдущих владельцев, уже становившихся жертвами утечек данных.

Более того, специалисты отметили, что с помощью освободившихся номеров телефона атакующие могут выдавать себя за пользователей, взламывать аккаунты клиентов операторов связи и даже осуществлять DoS-атаки.

В целом новое исследование в очередной раз демонстрирует, насколько рискованной может быть аутентификация через СМС-сообщения. В случае успешной эксплуатации описанного экспертами метода злоумышленник может взломать даже те аккаунты, которые пользователь защитил с помощью 2FA.

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