И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

Новая порция содержит три файла. В открытый доступ слили минимум 330 тысяч клиентов экспресс-доставки. Дамп одного документа совсем свежий, его сделали 5 июля.

В базе имена, телефоны, почтовые и электронные адреса, треки доставки и пункты самовывоза.

Про очередной слив СДЭКа накануне вечером написал Telegram-канал “Утечки информации”. Свободно скачать можно три файла.

Первый client.csv содержит полную информацию о 330 тыс. клиентов: фамилии получателя, электронки, название компании-отправителя и даже пункт самовывоза.

Второй файл contragent.csv сдаёт контрагентов СДЭКа. 30 тыс. строк с информацией о “физиках” и компаниях на русском и английском языках, телефоны, адреса и треки обновлений. Именно этот файл, судя по датам, был скопирован 5 июля.

Третий документ phone.csv касается телефонов и идентификаторов отправителя / получателя. Данные связаны с первым файлом. После удаления дублей остается почти 25 млн телефонных номеров.

Первая утечка у СДЭКа случилась в феврале. В сеть попали две таблицы с ФИО, телефонами и адресами: один файл содержал 460 млн строк, второй — 820 млн. Оператор подтвердил потерю данных, обвинив хакеров во взломе системы. Клиенты СДЭКа подали на компанию в суд и требуют компенсации. В мае база экспресс-доставки пополнила и карту утечек Яндекс.Еды, ГИБДД, Билайн и Wildberries.

Напомним, Минцифры сейчас дорабатывает законопроект о штрафах за утечки. По первому “сливу” предлагают установить фиксированную ставку, за второй прокол — оборотный штраф. Деньги могут пойти в Фонд, который будет выплачивать компенсации пострадавшим.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru