Утечка в Twitter оказалась масштабнее, чем считалось ранее

Утечка в Twitter оказалась масштабнее, чем считалось ранее

Утечка в Twitter оказалась масштабнее, чем считалось ранее

Выставленные на продажу номера телефонов и email 5,4 млн пользователей Twitter теперь доступны в даркнете бесплатно. Более того, обнаружена еще одна похожая, но более внушительная база данных, украденных с помощью той же уязвимости.

Минувшим летом некий devil разместил на хакерском форуме объявление о продаже свыше 5,4 млн записей с публичными и приватными данными твиттерян. Как выяснилось, информация была похищена в декабре 2021 года через эксплойт уязвимости в API. Компания Twitter в итоге подтвердила утечку, а лазейку закрыла еще в январе.

Согласно новым данным, devil был не единственным, кому удалось воспользоваться этим багом до того, как от него избавились. Владелец хакерского форума Breached, использующий ник Pompompurin, заявил BleepingComputer, что они тоже применили эксплойт, пока это было возможно, и сделали такой же дамп, а потом с помощью другого API добыли данные 1,4 млн временно заблокированных Twitter-профилей. Дополнительную информацию было решено придержать, и об этом знали только несколько посвященных.

Уже слитая база на 5,4 млн записей теперь выложена в общий доступ на теневом форуме. Дамп содержит такие данные, как email-адрес или номер телефона, Twitter ID, имя пользователя, ник, подтвержденный статус, местонахождение, URL, описание профиля, количество читателей, дата создания аккаунта, число друзей и избранников, ссылки на опубликованные изображения.

 

К сожалению, утечка оказалась более масштабной. Недавно ИБ-эксперт Чад Лодер (Chad Loder) обнаружил еще одну пользовательскую базу Twitter, составленную хакерами в прошлом году, — миллионы записей с ПДн европейцев и американцев, разрешивших находить себя в Twitter по номеру телефона или адресу email (опция Discoverability | Phone в настройках конфиденциальности).

Опрос владельцев аккаунтов подтвердил подлинность утекшей информации. В BleepingComputer, действуя таким же образом, удостоверились в актуальности номеров телефона твиттерян из Франции — аналитикам удалось раздобыть один из файлов, в котором содержалось около 1,4 млн записей.

Примечательно, что ни один из контактов, проверенных BleepingComputer, не числился в базе, украденной devil, а затем командой Breached. Новоявленный дамп, по неподтвержденным данным, содержит 17 млн записей, разбитых по странам и регионам; в нем представлены данные жителей Западной Европы, Израиля и США.

Пользователям Twitter рекомендуется на всякий случай сменить пароль, а также последить за входящей почтой. При обнаружении писем от имени Twitter, сообщающих о временной блокировке аккаунта или проблемах со входом и перенаправляющих в сторонний домен, их следует игнорировать и удалять: скорее всего, это послания фишеров.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru