Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Утечка Robinhood раскрыла персональные данные 7 млн пользователей

Американская компания Robinhood, занимающаяся оказанием финансовых услуг, раскрыла персональные данные 7 миллионов граждан. А всё благодаря бездумному поведению одного из сотрудников, который выдал киберпреступнику доступ ко внутренним системам.

Согласно размещённой в блоге Robinhood информации, киберинцидент произошёл 3 ноября. Именно в тот день некий пользователь обратился в техподдержку американской компании.

Звонящий обманом заставил сотрудника Robinhood выдать ему доступ к конфиденциальной информации пользователей, в результате чего злоумышленник собрал адреса электронной почты около 5 миллионов людей, а также полные имена ещё двух миллионов граждан.

Более того, по словам представителей Robinhood, приблизительно 310 пользователей оказались ещё в более неприятном положении, поскольку киберпреступник добрался не только до их имён, но и до дат рождения и почтовых индексов.

Судя по всему, злоумышленник неплохо владеет методами социальной инженерии, раз ему удалось убедить сотрудника Robinhood предоставить доступ такого уровня. Преступник пробует получить выкуп, однако компания пока не собирается ничего выплачивать.

Robinhood на сегодняшний день проинформировала об инциденте правоохранительные органы, а также привлекла к расследованию компанию Mandiant.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru