В Сеть выложили базы данных крупной энергоснабжающей компании ТНС энерго

В Сеть выложили базы данных крупной энергоснабжающей компании ТНС энерго

В Сеть выложили базы данных крупной энергоснабжающей компании ТНС энерго

Двумя файлами слили информацию о клиентах “ТНС энерго” в Туле и на Кубани. Третий документ содержит базу внутренних пользователей сайта. Все дампы свежие, были скопированы уже в июле.

Новость и скрины файлов опубликовал сегодня Telegram-канал “Утечки информации”.

В открытый доступ попали три дампа:

  • “ТНС энерго Тула” — 2 240 строк: эл. почта, хешированный (MD5 без соли) пароль, телефон;
  • “ТНС энерго Кубань” — 60 712 строк: эл. почта, хешированный (MD5 без соли) пароль, телефон;
  • Внутренние пользователи сайта компании — 209 строк: имя-фамилия, эл. почта, хешированный (MD5 с солью) пароль.

Судя по “слитой” информации, базы получили уже в июле.

 

Напомним, Минцифры сейчас дорабатывает законопроект о штрафах за утечки. При первой потере данных штраф будет фиксированным: сумму рассчитают по объему утечки. В случае повторного инцидента компания выплатит оборотный штраф — его процент еще обсуждают.

ПАО Группа компаний “ТНС энерго” является одной из крупнейших независимых энергоснабжающих организаций России. В “портфеле” — 10 компаний, в зоне обслуживания — 11 российских регионов. По данным Форбс, в прошлом году выручка “ТНС энерго” составила 236 млрд рублей.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru