В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В открытый доступ попал второй фрагмент базы данных с клиентами, предположительно, “Почты России”. Сама госкомпания отрицает факт утечки. Первый дамп выложили в декабре в связке с Госуслугами. Файлы содержат ФИО, паспортные данные, СНИЛС и ИНН.

О продолжении истории со слитой базой “Почты России” сообщает Telegram-канал “Утечки информации”. В первой “серии” дамп фигурировал в декабрьском сливе с портала Госуслуг. Тогда слив опровергли в Минцифре, заявив, что данные взяты из старой утечки “Почты России”, которая произошла еще летом.

Новую утечку отрицает и сам оператор российской почтовой связи.

“После июльского инцидента мы провели полный аудит безопасности информационных систем и никаких утечек из них не было, — заявили Anti-Malware.ru в пресс-службе “Почты России”. — Наши специалисты по информационной безопасности исследовали упомянутую в запросе базу данных. Злоумышленники продолжают выкладывать неактуальные данные с подменой даты создания записей. Это компиляция из других утечек информации”.

Однако эксперты по кибербезопасности еще тогда заметили нестыковки.

“Информация от 19.12.2022 не совпадает с другими утечками из “Почты России”, ранее опубликованными в открытом доступе, поскольку относится к другой информационной системе почтового оператора, не появлявшейся ранее в публичном поле”, — говорили специалисты “Утечек информации”.

Свежий фрагмент базы по объему схож с первой частью и содержит примерно 140 тыс. строк:

  • ФИО
  • адрес (регистрации и фактический)
  • телефон
  • адрес эл. почты (не для всех)
  • СНИЛС/ИНН (не для всех)
  • пол
  • дата рождения
  • серия / номер паспорта, кем и когда выдан

Дамп был сделан не раньше 30 ноября 2022, говорят в “Утечках”.

На связь с “Почтой России” указывают такие специфичные поля, как:

  • pepactivate - ПЭП (простая электронная подпись)
  • flag_abox - abox.pochta.ru (абонентский почтовый ящик)
  • flag_digitalf22 - почтовое извещение, форма 22
  • post_office - коды почтовых отделений

Добавим, Минцифры всё еще работает над законопроектом об оборотных штрафах за утечки. В конце года в проекте закона прописали верхний предел штрафа. “Потолок” может составить 500 млн руб. Он предусмотрен в случае, если компания допустила утечку данных повторно с момента вступления закона в силу и нарушила требования регулятора, например скрывала инцидент.

При этом пока непонятно, как в таком случае будут поступать с государственными организациями. Будут ли они нести аналогичные штрафные санкции и каким образом они будут рассчитываться.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru