В паблик слиты пароли, ID ЕСИА, имейл 9 млн пользователей РЭШ

В паблик слиты пароли, ID ЕСИА, имейл 9 млн пользователей РЭШ

В паблик слиты пароли, ID ЕСИА, имейл 9 млн пользователей РЭШ

В общий доступ выложен дамп базы PostgreSQL с учетными данными пользователей государственной образовательной платформы «Российская электронная школа» (resh.edu.ru). Проверка показала, что это действительно так.

По данным телеграм-канала «Утечки информации», слитая база содержит 9 148 983 записи с логинами и паролями учеников, их родителей и учителей. Помимо этого в дампе обнаружены ПДн, контактная информация и ключи доступа к госуслугам и соцсетям.

Список содержимого записей, согласно @dataleak:

  • ФИО;
  • дата рождения;
  • пол;
  • телефон (54 504 уникальных номера);
  • имейл (9 037 203 уникальных адреса);
  • имя пользователя;
  • хеш пароля с солью;
  • роль пользователя (ученик, родитель, учитель);
  • идентификатор / название учебного заведения;
  • идентификаторы в ЕСИА (не во всех случаях);
  • идентификаторы ВКонтакте, Одноклассники, Skype, Twitter, Facebook (собственность Meta, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена);
  • даты регистрации и последнего входа в систему (с 09.08.2016 по 22.12.2022).

Авторы находки выборочно проверили адреса имейл через форму восстановления пароля на сайте РЭШ и выяснили, что они действительны.

В конце прошлого года исследователи таким же образом выявили утечку клиентской базы «Московской электронной школы». Столичная мэрия опубликовала опровержение, однако Роскомнадзор счел нужным провести проверку.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru