Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

Заказы клиентов сервиса доставки еды levelkitchen утекли в Сеть

На праздниках в общий доступ выложили крупный фрагмент базы платежных транзакций, связанных, предположительно, с сервисами доставки готовой еды, входящих в «Performance Group»: levelkitchen[.]com, m-food[.]ru, p-food[.]ru.

По данным телеграм-канала «Утечки информации», выложенный фрагмент содержит 63 870 строк и представляет собой часть более крупной компрометации. В дампе можно найти следующие сведения:

  • Имена и фамилии;
  • Адреса электронной почты;
  • Телефонные номера;
  • Неполные номера банковских карт, сроки действия, типы, а также выпустившие их банки;
  • Даты и время транзакций;
  • Номера и суммы транзакций;
  • Назначение платежа;
  • Страны и города проживания клиентов;
  • IP-адреса.

Впервые о взломе систем служб доставки стало известно 20 апреля. Тогда злоумышленники выложили отдельные файлы, связанные с финансами. На тот момент информации о сливе персональных данных клиентов ещё не было.

Пять дней спустя на одном из форумов дарквеба разместили объявление о продаже личной информации клиентов. Это были два текстовых файла: платежные транзакции и чеки.

Полная версия утечки, по словам исследователей, содержит 500 тыс. уникальных телефонных номеров и 430 тыс. уникальных имейлов. Утекшие данные датируются 25 апреля 2024 года.

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