В Telegram продают 3 млн телефонов клиентов и извозчиков Достаевский

В Telegram продают 3 млн телефонов клиентов и извозчиков Достаевский

В Telegram продают 3 млн телефонов клиентов и извозчиков Достаевский

В Telegram обнаружены объявления о продаже базы ПДн пользователей dostaevsky.ru и водителей, осуществляющих доставку еды по заказам на этом сайте. Анализ выложенных фрагментов показал, что дамп был сделан в конце июля 2023 года.

О новой неприятной находке сообщил сегодня утром, 26 января, телеграм-канал «Утечки информации». Там пишут, что база «Достаевский» выставлена на продажу в разделении по регионам: Москва, Санкт-Петербург, Сочи.

Записи в ней содержат следующие данные:

  • имя;
  • телефон (3,09 млн уникальных номеров);
  • имейл (339,6 тыс. уникальных адресов);
  • хешированный пароль (MD5 без соли);
  • адрес для доставки заказа;
  • дата и время заказа;
  • число заказов и общая стоимость.

 

В 2023 году эксперты DLBI (в Telegram — @dataleak) зафиксировали более 290 утечек по России. Суммарно скомпрометировано 240 млн номеров телефона и 123 млн имейл-адресов пользователей интернета.

В этом году взломы российских веб-сервисов с целью кражи ПДн, видимо, продолжатся. Уже пострадало как минимум три рунет-магазина: ParisNail, «Первый Мебельный» и Rendez-Vous. Самая масштабная на настоящий момент утечка произошла в Trello: злоумышленникам удалось похитить данные свыше 15 млн пользователей платформы для совместной работы.

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