Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Последний месяц весны стал лидером сезонных утечек. 50+ баз попали в даркнет, в марте — всего 16. Еще одна майская особенность: раньше хакеры сливали за деньги, теперь за идею и глобальное кибергосподство.

Информационная лента мая “прошита” новостями про утечки ПДн. Слиты базы Яндекс.Еды и Wildberries, Delivery Club и Гемотеста, не избежал атаки даже портал Geekbrains, продающий курсы по ИБ. По запросу “май утечки” Google выдает один миллион результатов.

“В мае и начале июня в даркнет было выложено рекордное количество баз данных российских компаний — более 50”, — фиксируют статистику в Group-IB.

Прочувствовать нарастание массы можно в сравнении: в марте слили 16 баз, в апреле — 32, и вот в мае уже больше 50 пострадавших.

Особенности майской “хандры” не только в количестве утечек. Важный симптом — базы с ПДн больше не товар для торга, их может скачать любой пользователь. Изменился мотив киберпреступников: смысл не в заработке, а в самом ущербе.

Если посчитать всё вместе, в мае в сеть выложили 600 млн строк данных — это примерно 12 тысяч томов “Войны и мира” Толстого. Еще одной особенностью майских утечек стало их изменившееся качество.

Раньше хакеры “стряпали” базу из открытых данных госпорталов и соцсетей, а публике выдавали её за инсайд. Теперь же утечка “качественная”, она затрагивает чувствительную информацию клиентов и сотрудников:

«Практически все базы включают имена клиентов, их телефоны, адреса, даты рождения, а некоторые — хеш паролей, паспортные данные, подробности заказов или результаты медицинских анализов, — оценивают “контент” сливов в Group-IB. — Актуальность большинства баз — весна этого года».

Фактор инсайдеров и сам вал атак становится оправданием утечек. Эксперты призывают смотреть глубже:

«Проблема такого огромного числа инцидентов — в недостаточной защищенности цифровых активов», — считают в департаменте Threat Intelligence Group-IB.

К началу мая исследователи нашли в открытом доступе 400 тыс. баз данных, хранящихся в открытом доступе. Почти 7 500 были «бесхозными» и хранились на российских серверах. Хакер мог просто «поднять базу с пола» и выкатить в публичную сферу.

Глава Anti-Malware.ru Илья Шабанов обращает внимание на еще один «тренд» весенних утечек:

«Часто ущерб от таких инцидентов может быть сразу не очевиден».

База ПДн целиком или частями может появиться в открытом доступе через неделю, месяц или даже полгода, как это было с последней утечкой у «Ростелекома», когда подозреваемый уволился из корпорации еще в прошлом году.

«Чтобы защитить именно БД, может быть недостаточно использовать банальные средства защиты сетевого периметра, системы обнаружения вторжений, XDR и так далее, — резюмирует Шабанов. — Разумно будет обратить внимание на специализированные системы DAM для мониторинга действий пользователей с БД и системы DLP для защиты баз данных от утечек».

Тем временем государство пытается закрутить “кран утечек” штрафами: Минцифры согласовало проект закона, по которому компания, допустившая утечку должна будет заплатить казне от 1 до 3% от годового оборота.

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