Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

В конце июня стало известно о компрометации данных 700 миллионов пользователей деловой социальной сети LinkedIn, а теперь сам виновник решил рассказать о своих мотивах. Оказалось, что киберпреступник собрал все эти сведения просто забавы ради.

Как известно, потешный хакер не взламывал учётные записи и, конечно же, не проникал в системы LinkedIn. Находчивый киберпреступник просто использовал софт для сбора данных пользователей с веб-страниц.

Подобные методы вызывают ряд споров, поскольку сторонники сбора информации утверждают, что в этом нет ничего противозаконного — собираются исключительно общедоступные сведения, однако есть и противоположенное мнение: используемые API открывают доступ к большему количеству данных, чем отображается на сайтах. В этом случае пользователи не могут понять, какую именно информацию получили сторонние лица.

Более того, отдельные эксперты называют такого рода инциденты «реальными утечками», поскольку соцсеть допустила фиксацию и автоматический сбор пользовательских данных. Так или иначе, представители BBC News поговорили с Томом Линером — человеком, взявшим на себя ответственность за сбор сведений о пользователях LinkedIn.

Как отметил сам Линер, сбор данных 533 миллионов профилей Facebook, о котором все говорили в апреле, — тоже дело его рук. В беседе с BBC News Том также уточнил, что при создании базы данных пользователей LinkedIn использовался такой же подход.

«У меня это заняло несколько месяцев. Было достаточно сложно [собрать БД — прим. AM], поскольку мне пришлось взломать API LinkedIn. Если отправлять слишком много запросов единовременно, система может навсегда забанить тебя», — цитирует издание злоумышленника.

При этом стоит отметить, что сама LinkedIn отрицает использование своего API. К слову, Трой Хант, создатель сервиса HaveIBeenPwned.com, не считает этот эпизод утечкой.

Том Линер признался, что собрал данные пользователей для развлечения, однако он всё равно продаёт сформированную базу данных за $5000. Видимо, финансовая мотивация также присутствовала в действиях господина Линера.

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