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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru