Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

Ростелеком: данные сотрудников мог слить в даркнет инсайдер

В даркнет попала база сотрудников «Ростелекома». Компания начала внутреннее расследование. К утечке может быть причастен инсайдер, ранее работавший в штате корпорации.

О слитых данных сотрудников государственного провайдера «Ростелеком» накануне написал Telegram-канал «Утечки информации». В даркнете попал текстовый файл с фамилиями, должностями, адресами корпоративной почты (все в домене rt.ru и его поддоменах), логинами и номерами телефонов. Всего — 110 тыс. строк.

Ссылки на базу быстро разошлись по Сети, в том числе в Telegram-каналах, которые связывают с украинскими хакерами.

В «Ростелекоме» ситуацию прокомментировали, заявив, что не считают украинскую сторону причастной к утечке:

«Мы проверяем одного из уволенных сотрудников, который в декабре 2021 года скопировал часть внутреннего телефонного справочника, сейчас ведется расследование».

Данные сотрудников «Ростелекома» в сеть выложил тот же источник, что и базы образовательного портала GeekBrains, «Школы управления Сколково», якутского портала Ykt.Ru и службы доставки Delivery Club.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru