Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

Теневой продавец уверяет, что украл ПДн клиентов страховщика БАСК

В даркнете выставлена на продажу база данных, которая, по словам продавца, была украдена у российской страховой компании «БАСК». Несколько файлов суммарно содержат свыше 100 тыс. номеров телефонов и почти 300 тыс. адресов имейл.

О новой находке сообщил сегодня, 18 декабря, телеграм-канал «Утечки информации». Анализ содержимого файлов показал, что представленная в них информация актуальна на 02.12.2023.

Выкачанная база содержит следующие ПДн:

  • ФИО;
  • дата рождения;
  • пол;
  • адрес места жительства;
  • хешированный пароль (MD5 с солью и без) на доступ к icbask.ru;
  • телефон (134 тыс. уникальных номеров);
  • имейл (294 тыс. уникальных адресов);
  • серия/номер паспорта, водительского удостоверения и полиса страхования;
  • госномер автомобиля и VIN.

 

В этом году @dataleak зафиксировал утечки клиентских баз более 15 страховых компаний и посреднических агентств. Общее число скомпрометированных номеров телефона при этом превысило 6 млн, адресов имейл — 5 миллионов. Так, только у ОСК злоумышленникам удалось украсть 1,2 млн имейл-адресов пользователей.

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 142 млн адресов имейл и более 220 млн телефонных номеров — в 1,5 раза больше, чем численность населения РФ.

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