Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

Данные покупателей алкоголя в сети ВинЛаб выложили в свободный доступ

В Сеть выложили фрагмент таблицы базы данных, содержащей, предположительно, данные покупателей в сети магазинов алкогольных напитков «ВинЛаб».

Как пишет телеграм-канал «Утечки информации», в слитом дампе содержатся более 408 тысяч строк, где можно найти следующие сведения о гражданах:

  • ФИО;
  • Телефонные номера;
  • Адреса электронной почты;
  • Хешированные пароли (PBKDF2 SHA-256 в реализации SAP HANA);
  • Номера карт лояльности, привязанное к ним число бонусов и пр.

Исследователи отмечают, что в полном дампе, который киберпреступник выгрузил из сервера MS SQL, содержится гораздо больше данных: 8,2 миллиона уникальных телефонных номеров и 1,6 млн уникальных адресов электронной почты.

Более того, среди данных можно найти адреса покупателей, сведения о заказах, обращения в техподдержку и коды скидочных купонов. Информация датируется 6 июля 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