Незащищённая база The Telegraph раскрыла 10 ТБ данных подписчиков газеты

Незащищённая база The Telegraph раскрыла 10 ТБ данных подписчиков газеты

Незащищённая база The Telegraph раскрыла 10 ТБ данных подписчиков газеты

The Telegraph, одно из крупнейших британских изданий, не смогло должным образом защитить базу, в которой хранились данные подписчиков. В результате любой желающий мог получить доступ к 10 ТБ записей безо всякой аутентификации.

Среди скомпрометированной информации можно было найти внутренние логи, полные имена подписчиков, адреса электронной почты, данные об устройстве, URL-запросы, IP-адреса, токены аутентификации и уникальные идентификаторы читателей.

Незащищённую БД обнаружил эксперт по кибербезопасности Боб Дьяченко, который также отметил, что смог без пароля получить доступ как минимум к 1200 контактам.

 

Дьяченко незамедлительно уведомил The Telegraph, однако изданию понадобилось два дня, чтобы отреагировать и защитить базу данных паролем. К сожалению, за это время специальные поисковые системы успели проиндексировать всё это добро.

Кстати, примечательно, что поисковики зафиксировали данные 1 сентября, то есть БД стояла незащищённой по меньшей мере три недели. Интересно также отметить наличие в базе токенов аутентификации, которые могут использоваться для доступа к платному контенту.

Представители The Telegraph, само собой, опубликовали официальное заявление, в котором отметили, что утечка затронула менее 0,1% пользователей.

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