Сервис Whoosh частично остановил утечку данных миллионов пользователей

Сервис Whoosh частично остановил утечку данных миллионов пользователей

Сервис Whoosh частично остановил утечку данных миллионов пользователей

Сотрудник кикшерингового сервиса Whoosh нарушил правила безопасности. В результате хакеры получили доступ к миллионам телефонов, адресов и неполных номеров банковских карт клиентов. Теперь им могут звонить мошенники.

Служба ИБ Whoosh ведет расследование атаки на данные клиентов, рассказали ТАСС в компании. Инцидент произошел по вине сотрудника, нарушившего правила безопасности. Злоумышленникам удалось получить доступ к миллионам данных пользователей: никнеймам, телефонам, адресам электронной почты и частично закрытым номерам банковских карт.

“Утечка не затронула чувствительные данные пользователей, такие как доступы к аккаунтам, информация о транзакциях или детали поездок”, — заявили в Whoosh.

Процедуры безопасности также исключают возможность получения доступа третьих лиц к полным платежным данным банковских карт пользователей, отмечает пресс-служба. Там заверили, что безопасности и репутации клиентов сервиса сейчас ничего не угрожает.

Whoosh начал внутреннее расследование и уволил сотрудника, из-за которого произошла утечка.

Прокатчики электросамокатов утверждают, что провели дополнительные проверки протоколов безопасности и ужесточили меры защиты, а также написали заявление в полицию.

"Компания приносит извинения всем, кого мог затронуть инцидент. Обратившись в службу поддержки сервиса, можно получить инструкцию, как опознать звонки или письма от мошенников", — отметили в Whoosh.

Когда именно произошел взлом, пресс-служба Whoosh не уточняет.

Напомним, по новому закону о персональных данных, компания должна уведомить Роскомнадзор в течение первых суток после обнаружения утечки. Еще три дня даётся, чтобы принять меры и найти виновного. Минцифры в октябре представило финальный вариант наказаний за утечки.

Размер оборотного штрафа составит 0,02%. Его будут применять, если в Сеть попала база от 10 тыс. записей, из которых минимум 1 тыс. человек можно точно установить. Если в базе больше 100 тыс. строк, идентифицировать должны 10 тыс. человек. Деньги хотят направить в фонд пострадавшим от утечек. Идею такого фонда критикует Ассоциация больших данных.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru