За год в Сеть утекло 240 млн телефонов и 123 млн имейл россиян

За год в Сеть утекло 240 млн телефонов и 123 млн имейл россиян

За год в Сеть утекло 240 млн телефонов и 123 млн имейл россиян

В 2023 году сервис DLBI (разведки уязвимостей и утечек данных) зафиксировал более 290 киберинцидентов в рунете. В результате было суммарно скомпрометировано 240 млн телефонных номеров и 123 млн имейл-адресов пользователей.

Украденные ПДн выставлялись на продажу в даркнете, расшаривались в закрытых форумах и телеграм-каналах, выкладывались в общий доступ. Заметим, похожую статистику опубликовала в прошлом месяце ГК «Солар».

Чаще всего утечки, по данным DLBI, происходили в таких вертикалях, как электронная коммерция (около 40% инцидентов), здравоохранение и индустрия развлечений (9 и 8,5% соответственно). По объему украденных данных лидируют банки (47% номеров телефона) и e-commerce (38% адресов имейл).

 

Примечательно, что доля крупных утечек (свыше 1 млн уникальных записей) за год сократилась с 30 до 10%. Злоумышленники теперь предпочитают объединять слитые базы с целью использования в дальнейших атаках (например, по методу credential stuffing).

«В 2022 году атаки были более целевыми и направлялись на крупные российские компании, взлом которых мог стать громким пиар-поводом, — комментирует основатель DLBI Ашот Оганесян, — После того как эти компании более плотно занялись информационной безопасностью, такая стратегия стала неэффективной и уступила место массовому сканированию российского сегмента сети с последующем взломом любых ресурсов, имеющих уязвимости».

Как выяснилось, утечки личных данных беспокоят 81% россиян. Чтобы заставить участников рынка усерднее блюсти интересы клиентов, власти решили ввести оборотные штрафы за такие инциденты и криминализировать незаконный оборот ПДн.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru