Хакеры взломали Mailchimp и украли данные более ста клиентов

Хакеры взломали Mailchimp и украли данные более ста клиентов

Хакеры взломали Mailchimp и украли данные более ста клиентов

Популярный сервис для почтового маркетинга Mailchimp стал жертвой киберпреступников, которым удалось скомпрометировать внутренние системы и украсть данные более ста клиентов. Впоследствии полученные сведения использовались для фишинговых атак с целью заполучить криптовалюту пользователей.

Факт взлома, в ходе которого злоумышленники использовали внутренний инструмент Mailchimp, уже подтвердили в пресс-службе популярного сервиса имейл-рассылок. Параллельно пользователи аппаратных криптокошельков Trezor сообщили о получении фишинговых писем, которые явно стали следствием взлома Mailchimp.

Один из безопасников сервиса Сиобан Смит заявил, что компания в курсе взлома своих систем, который, судя по всему, произошёл 26 марта. Служба безопасности выявила несанкционированный доступ к инструменту, который использовался командой техподдержки и администраторами аккаунтов.

Несмотря на то что представители Mailchimp оперативно деактивировали затронутые аккаунты, киберпреступникам всё равно удалось изучить около 300 учётных записей, а также похитить данные 102 из них.

Команда Mailchimp принесла извинения всем, кого коснулся киберинцидент и пообещала ввести дополнительные защитные меры, которые помогут уберечь аккаунты и их данные в будущем.

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