Группировка LAPSUS$ взломала ИТ-компанию Globant и украла 70 ГБ данных

Группировка LAPSUS$ взломала ИТ-компанию Globant и украла 70 ГБ данных

Группировка LAPSUS$ взломала ИТ-компанию Globant и украла 70 ГБ данных

Киберпреступная группировка LAPSUS$ снова вышла на связь и объявила о своей очередной жертве. На этот раз злоумышленники утверждают, что им удалось проникнуть в сеть и утащить внутренние данные ИТ-компании Globant.

В своём Telegram-канале, насчитывающем около 54 тыс. подписчиков, кибергруппа опубликовала пост, в котором сообщила, что вернулась из отпуска. Дополнительно хакеры опубликовали скриншоты с якобы скомпрометированными данными, а также логинами и паролями, связанными с DevOps-инфраструктурой Globant.

На выложенных изображениях можно наблюдать torrent-файл, с помощью которого можно скачать RAR-архив весом около 70 ГБ. По словам LAPSUS$, в архив попал исходный код, а также пароли администраторов, связанные с Atlassian, Confluence и Jira.

 

Команда исследователей VX-Underground обратила внимание на достаточно слабые пароли, фигурирующие в утечке, а также на их повторное использование. Другими словами, у Globant достаточно сомнительные практики информационной безопасности.

Напомним, что недавно прошли задержания нескольких членов группировки LAPSUS$. Как сообщило издание Bloomberg, мозгом группы мог быть 16-летний подросток.

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