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.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru