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.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru