Данные 700 млн пользователей LinkedIn продаются на хакерском форуме

Данные 700 млн пользователей LinkedIn продаются на хакерском форуме

Данные 700 млн пользователей LinkedIn продаются на хакерском форуме

Если помните, в апреле пользователи деловой социальной сети LinkedIn столкнулись со странным киберинцидентом, в ходе которого утекли данные 500 млн человек. Теперь история повторяется, однако масштаб компрометации ещё больше.

По словам исследователей в области кибербезопасности, данные 700 миллионов пользователей LinkedIn появились на одном из популярных хакерских форумов RaidForums.

Аналитики компании Privacy Sharks изучили информацию, выставленную пользователем форума под ником «GOD User TomLiner», поскольку последний в качестве доказательства привёл семпл, содержащий данные миллиона пользователей.

Согласно анализу команды Privacy Sharks, в БД находятся полные имена, адреса электронной почты, пол и информация о роде деятельности. Эксперты пока затрудняются сказать, откуда именно на форум просочилась эта информация, однако вполне вероятно, что это агрегированные сведения, полученные из разных источников (как было в апреле).

Представители самой LinkedIn поспешили успокоить пользователей: никакого взлома сети компании не было. Тем не менее социальная площадка до сих пор расследует инцидент.

«В это раз мы не можем с точностью сказать, поступили ли эти данные из открытых источников. Также не совсем понятно, принадлежит ли эта информация открытым или закрытым аккаунтам. Поскольку мы придерживаемся жёсткой политики — не потакать продавцам скомпрометированных данных, мы сознательно не покупали выставленную на продажу БД», — пишут специалисты Privacy Shark в блоге.

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