В Сеть могли попасть свежие данные мобильного приложения СберСпасибо

В Сеть могли попасть свежие данные мобильного приложения СберСпасибо

В Сеть могли попасть свежие данные мобильного приложения СберСпасибо

Продолжение истории с утечкой данных сервиса лояльности СберСпасибо. На этот раз в открытый доступ выложили, предположительно, сведения, актуальные на конец января этого года. Речь идет о хешированных данных банковских карт и 4,5 млн номерах телефонов.

О новой порции слива из инфраструктуры Сбера пишет телеграм-канал “Утечки информации”. На этот раз речь идет о мобильном приложении программы spasibosberbank.ru.

В Сеть могли попасть данные с июня 2022 по январь 2023 годов. В прошлый раз гигантский архив касался записей 2015-2022 годов.

Как говорят исследователи в сфере безопасности, выложенный свежий файл содержит:

  • номера телефонов;
  • хешированные номера банковских карт (основной и дополнительных);
  • даты рождения;
  • даты создания и обновления записей.

В новом дампе — 4,5 млн уникальных номеров телефонов.

Суммарно два фрагмента утечки теперь насчитывают почти 52 млн уникальных номеров телефонов и больше 3 млн адресов электронной почты.

Архив СберСпасибо стал третьей серией крупных сливов, связанных со Сбером. В конце февраля хакеры заявили об утечке из СберЛогистики. 7 марта в Сеть могли попасть данные онлайн-платформы СберПраво. Тогда Сбер опровергал утечки, называя выложенные файлы “компиляцией различных баз данных, полученных в результате взлома компаний-подрядчиков дочерних компаний Сбера”.

К моменту публикации официальных заявлений об утечке из СберСпасибо не делалось. 10 марта сообщалось, что проверкой слива займется Роскомнадзор.

Добавим, на этой неделе стало известно, что другая структура Сбера — сервис СберМаркет разместил публичную программу по поиску уязвимостей на платформе BI.ZONE Bug Bounty. Белым хакерам предлагают до четверти миллиона рублей.

Март 2023 года уже запомнился мощными атаками на российские финансовые организации. Так, от DDoS-угроз пострадали "Росбанк", УБРиР и также банки "Ак Барс" и "Уралсиб".

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru