Данные почти 87 тысяч клиентов московского ТЦ Метрополис утекли в Сеть

Данные почти 87 тысяч клиентов московского ТЦ Метрополис утекли в Сеть

Данные почти 87 тысяч клиентов московского ТЦ Метрополис утекли в Сеть

На теневом форуме в общем доступе обнаружена база данных пользователей мобильных приложений (iOS и Android) торгового центра «Метрополис» — одного из крупнейших в Москве. Дамп содержит информацию о 86 883 клиентах ТЦ по состоянию на 18 февраля 2022 года.

По данным Telegram-канала «Утечки информации», участник форума вначале продавал информацию об уязвимости, обеспечивающей доступ к клиентской базе «Метрополиса», за 300 монеро (более $52 тыс. на тот момент). Покупателей, по всей видимости, не нашлось, поэтому продавец решил сделать SQL-дамп и выложить его в паблик.

 

Слитые записи включают следующую информацию:

  • имя пользователя,
  • телефон,
  • адрес электронной почты,
  • хешированный (bcrypt) пароль,
  • количество бонусов,
  • даты создания и обновления учетной записи (с 12.07.2018 по 18.02.2022),
  • ссылки на соцсети «ВКонтакте», Facebook, Instagram.

Минувшей осенью аналогичным образом пострадали автовладельцы из Москвы и Московской области. В даркнете была выставлена на продажу внушительная база данных — 50 млн записей, скопившихся в ГИБДД за 14 лет.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru