Число слитых номеров телефона в 1,5 раза превысило численность населения РФ

Число слитых номеров телефона в 1,5 раза превысило численность населения РФ

Число слитых номеров телефона в 1,5 раза превысило численность населения РФ

По данным ГК «Солар», в период с января по ноябрь 2023 года от утечек пострадали 385 российских организаций. В открытый доступ попало 103,4 Тбайт данных, в том числе 220 млн телефонных номеров — в 1,5 раза больше, чем численность населения РФ.

Подавляющее большинство инцидентов — это утечки структурированных данных (базы клиентов, сотрудников, пользователей сайтов и сервисов), однако их вклад в общий объем скомпрометированной информации составил менее 1%. Основной массив был похищен в результате восьми целевых атак, авторам которых удалось добраться до внутренних документов компаний.

В паблик суммарно попало 4,8 млрд строк данных; 78 украденных баз оказались крупными, более чем на 1 млн записей. По масштабам потерь, по оценке «Солара», всех затмила система бронирования авиабилетов Leonardo.

 

В слитых базах специалисты Solar AURA совокупно обнаружили более 220 млн номеров телефона и 142 млн адресов имейл.

Были также проанализированы свыше 338 млн учеток для доступа к 10 тыс. различным сервисам, которые утекли в Сеть в период с января по апрель. Среди них исследователи обнаружили логины и пароли 134 тыс. клиентов российских банков, 978 тыс. пользователей соцсетей и 888 тыс. пользователей популярных почтовых служб.

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