В Сеть выложили данные пользователей сайта электронных книг Литрес

В Сеть выложили данные пользователей сайта электронных книг Литрес

Ещё одна предполагаемая учетка данных у российских интернет-проектов. На этот раз пострадали любители книг: в Сеть слили файл с информацией якобы о пользователях, зарегистрированных на сайте электронных книг «Литрес».

Как сообщил телеграм-канал «Утечки информации», всего было скомпрометировано 3 083 408 строк, среди которых исследователи нашли следующие сведения:

  • Имя и фамилия (не у всех аккаунтов);
  • Адреса электронной почты (590 тыс. уникальных имейлов);
  • Хешированные пароли (SHA1 без соли).

Наиболее актуальная запись датируется 03 августа 2023 года. То есть информация достаточно свежая. «Учетки информации» проверили выборку имейлов и пришли к выводу, что они настоящие.

Выложивший дамп источник утверждает, что полный архив содержит 97 миллионов строк.

Напомним, ранее киберпреступники сливали данные туроператора «Интурист», 5 млн конкурсантов «Большой перемены» и медлабораторий Хеликс.

Эксперты на днях уточняли, что в первом полугодии 2023-го в Сеть слили 0,8 млн телефонных номеров россиян.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru