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.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru