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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru